| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-24页 |
| ·课题来源 | 第11页 |
| ·研究意义 | 第11-13页 |
| ·国内外研究现状分析 | 第13-21页 |
| ·目标描述 | 第14-15页 |
| ·目标检测 | 第15-16页 |
| ·目标跟踪 | 第16-18页 |
| ·多目标数据关联 | 第18-20页 |
| ·存在的问题 | 第20-21页 |
| ·研究内容 | 第21-22页 |
| ·论文的创新点 | 第22页 |
| ·论文结构的安排 | 第22-24页 |
| 第二章 运动目标检测 | 第24-53页 |
| ·概述 | 第24页 |
| ·静态背景下运动目标检测 | 第24-37页 |
| ·帧间差分法 | 第25-27页 |
| ·背景减除法 | 第27-32页 |
| ·光流法 | 第32-34页 |
| ·基于SAD的运动目标检测与分割 | 第34-37页 |
| ·车载系统动态背景下障碍目标检测 | 第37-52页 |
| ·车辆检测算法概述 | 第37-40页 |
| ·基于毫米波雷达与CCD相机的障碍物检测方法研究 | 第40-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第三章 基于无迹卡尔曼滤波的Mean shift目标跟踪 | 第53-75页 |
| ·概述 | 第53页 |
| ·跟踪滤波器 | 第53-66页 |
| ·卡尔曼滤波 | 第54-55页 |
| ·扩展卡尔曼滤波 | 第55-57页 |
| ·无迹卡尔曼滤波 | 第57-59页 |
| ·粒子滤波 | 第59-62页 |
| ·实验结果与分析 | 第62-66页 |
| ·基于UKF的均值漂移目标跟踪 | 第66-74页 |
| ·均值漂移目标跟踪 | 第67-68页 |
| ·UKF建模与滤波 | 第68-69页 |
| ·算法迭代过程 | 第69-70页 |
| ·自适应尺度 | 第70页 |
| ·实验结果与分析 | 第70-74页 |
| ·本章小结 | 第74-75页 |
| 第四章 基于无迹卡尔曼滤波的多假设数据关联方法研究 | 第75-98页 |
| ·概述 | 第75-76页 |
| ·多目标数据关联方法研究 | 第76-89页 |
| ·最近邻法 | 第76-77页 |
| ·概率数据关联算法 | 第77-79页 |
| ·联合概率数据关联方法 | 第79-81页 |
| ·多假设数据关联算法 | 第81-86页 |
| ·算法仿真结果与分析 | 第86-89页 |
| ·基于无迹卡尔曼滤波的多假设数据关联方法研究 | 第89-96页 |
| ·UKF-MHT多目标数据关联框架设计 | 第90-91页 |
| ·关联门形成 | 第91-92页 |
| ·假设模糊矩阵的产生 | 第92-94页 |
| ·基于UKF的目标状态预测与更新 | 第94-95页 |
| ·实验结果与分析 | 第95-96页 |
| ·本章小结 | 第96-98页 |
| 第五章 基于UKF-PF与目标栅格分块的遮挡跟踪算法研究 | 第98-113页 |
| ·概述 | 第98-100页 |
| ·遮挡检测 | 第100-101页 |
| ·遮挡关系的建立 | 第101-104页 |
| ·目标栅格分块 | 第101-102页 |
| ·遮挡区域栅格分块 | 第102页 |
| ·栅格分块相似性度量及其分类 | 第102-103页 |
| ·遮挡关系矩阵的建立 | 第103-104页 |
| ·基于UKF—PF的遮挡目标跟踪设计 | 第104-109页 |
| ·不同遮挡关系跟踪处理 | 第104-106页 |
| ·带遮挡关系的UKF-PF目标跟踪 | 第106-109页 |
| ·实验结果与分析 | 第109-112页 |
| ·本章小结 | 第112-113页 |
| 第六章 结论与展望 | 第113-115页 |
| ·论文工作总结 | 第113-114页 |
| ·下一步的研究计划 | 第114页 |
| ·结束语 | 第114-115页 |
| 参考文献 | 第115-128页 |
| 致谢 | 第128-129页 |
| 攻读博士学位期间主要的研究成果 | 第129页 |
