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视频目标跟踪的抗遮挡算法研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
1 绪论第10-18页
    1.1 研究背景及意义第10-11页
    1.2 遮挡目标跟踪的国内外研究现状第11-14页
        1.2.1 典型遮挡目标跟踪方法第12-14页
        1.2.2 基于人工智能策略遮挡目标跟踪方法第14页
    1.3 本文结构安排第14-18页
2 目标运动建模与状态估计方法第18-28页
    2.1 引言第18页
    2.2 目标运动模型第18-21页
        2.2.1 匀速直线模型第19页
        2.2.2 匀加速直线模型第19-20页
        2.2.3 平面匀速转弯模型第20-21页
    2.3 目标状态估计方法第21-26页
        2.3.1 基于滤波器设计的状态估计算法第21-24页
        2.3.2 基于神经网络的目标运动估计方法第24-25页
        2.3.3 准确度和稳定性衡量第25-26页
    2.4 小结第26-28页
3 基于预测-重匹配策略的抗遮挡目标跟踪算法第28-42页
    3.1 引言第28页
    3.2 算法设计第28-32页
        3.2.1 MeanShift算法第28-30页
        3.2.2 归一化互相关匹配策略第30页
        3.2.3 卡尔曼滤波框架下目标的跟踪和估计第30-32页
    3.3 算法实现第32-33页
    3.4 仿真实验与分析第33-41页
        3.4.1 简单场景第34-36页
        3.4.2 复杂场景第36-38页
        3.4.3 算法性能分析第38-41页
    3.5 小结第41-42页
4 基于ICKF-RBF神经网络的视频目标跟踪算法第42-62页
    4.1 引言第42页
    4.2 算法设计第42-46页
        4.2.1 RBF神经网络状态空间模型第43页
        4.2.2 牛顿-高斯迭代策略第43-45页
        4.2.3 ICKF学习策略第45-46页
    4.3 算法实现第46-50页
    4.4 仿真实验与分析第50-60页
        4.4.1 未遮挡场景第50-52页
        4.4.2 遮挡场景第52-60页
    4.5 小结第60-62页
5 总结与展望第62-64页
    5.1 总结第62-63页
    5.2 展望第63-64页
参考文献第64-68页
致谢第68-69页
攻读学位期间的科研成果第69-70页

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