| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 符号对照表 | 第13-14页 |
| 缩略语对照表 | 第14-17页 |
| 第一章 绪论 | 第17-23页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第17-18页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第18-21页 |
| 1.2.1 目标跟踪方法现状 | 第18-20页 |
| 1.2.2 目标跟踪方法在动物监测领域的应用 | 第20-21页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第21页 |
| 1.4 本文章节安排 | 第21-23页 |
| 第二章 目标跟踪相关技术研究 | 第23-33页 |
| 2.1 TLD跟踪框架 | 第23-26页 |
| 2.1.1 跟踪模块 | 第23-24页 |
| 2.1.2 检测模块 | 第24-25页 |
| 2.1.3 学习模块 | 第25-26页 |
| 2.2 KCF跟踪器 | 第26-29页 |
| 2.2.1 HOG特征 | 第27页 |
| 2.2.2 稠密采样 | 第27-28页 |
| 2.2.3 岭回归分类器 | 第28-29页 |
| 2.3 PVANET检测器 | 第29页 |
| 2.4 目标跟踪算法评估准则 | 第29-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 基于PVANET与TLD的金丝猴单目标跟踪算法 | 第33-49页 |
| 3.1 金丝猴视频分析 | 第33-34页 |
| 3.2 金丝猴数据采集的基本规范及策略 | 第34-38页 |
| 3.2.1 数据采集的基本策略 | 第35页 |
| 3.2.2 数据采集的基本规范和要求 | 第35-36页 |
| 3.2.3 拍摄照片示例 | 第36页 |
| 3.2.4 创建数据集 | 第36-38页 |
| 3.3 金丝猴单目标跟踪算法 | 第38-46页 |
| 3.3.1 检测器模型选择 | 第38-40页 |
| 3.3.2 PTLD算法基本思想 | 第40页 |
| 3.3.3 PTLD算法流程 | 第40-42页 |
| 3.3.4 PTLD算法实验结果及分析 | 第42-45页 |
| 3.3.5 与现有方法对比 | 第45-46页 |
| 3.4 本章小结 | 第46-49页 |
| 第四章 基于PVANET与KCF的金丝猴多目标跟踪算法 | 第49-61页 |
| 4.1 金丝猴多目标跟踪算法 | 第49-53页 |
| 4.1.1 跟踪器选择 | 第49-50页 |
| 4.1.2 算法流程 | 第50-51页 |
| 4.1.3 目标状态更新 | 第51-53页 |
| 4.2 实验结果及分析 | 第53-60页 |
| 4.2.1 跟踪部位选择 | 第54-55页 |
| 4.2.2 阈值选取 | 第55-57页 |
| 4.2.3 实验结果 | 第57-60页 |
| 4.3 本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 金丝猴跟踪软件设计 | 第61-71页 |
| 5.1 跟踪软件需求分析 | 第61-62页 |
| 5.2 跟踪软件应用架构 | 第62-63页 |
| 5.3 跟踪软件功能设计 | 第63-64页 |
| 5.4 跟踪软件功能实现 | 第64-67页 |
| 5.4.1 金丝猴跟踪软件类图 | 第64-65页 |
| 5.4.2 单目标跟踪功能实现 | 第65-66页 |
| 5.4.3 多目标跟踪功能实现 | 第66-67页 |
| 5.5 跟踪软件测试及分析 | 第67-70页 |
| 5.6 本章小结 | 第70-71页 |
| 第六章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 6.1 总结 | 第71-72页 |
| 6.2 展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 致谢 | 第77-79页 |
| 作者简介 | 第79-80页 |