| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| ·课题的研究背景和意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·论文的研究内容 | 第12-13页 |
| ·论文的组织结构 | 第13-14页 |
| 第二章 图像采集与云台控制 | 第14-24页 |
| ·引言 | 第14页 |
| ·视频图像采集 | 第14-16页 |
| ·云台控制协议 | 第16-18页 |
| ·云台控制实现 | 第18-20页 |
| ·串口控制层 | 第18-19页 |
| ·云台控制层 | 第19页 |
| ·接口层 | 第19-20页 |
| ·界面层 | 第20页 |
| ·实验结果和分析 | 第20-22页 |
| ·本章小结 | 第22-24页 |
| 第三章 运动目标检测 | 第24-36页 |
| ·引言 | 第24页 |
| ·运动检测算法介绍 | 第24-27页 |
| ·帧间差分法 | 第24-25页 |
| ·背景差分法 | 第25-26页 |
| ·光流法 | 第26-27页 |
| ·自适应多维混合高斯背景模型 | 第27-30页 |
| ·混合高斯背景模型的建立 | 第27-28页 |
| ·混合高斯模型参数的更新 | 第28-29页 |
| ·生成混合高斯模型与运动检测 | 第29-30页 |
| ·形态学处理 | 第30-32页 |
| ·腐蚀运算 | 第30页 |
| ·膨胀运算 | 第30-31页 |
| ·开运算 | 第31页 |
| ·闭运算 | 第31-32页 |
| ·实验结果和分析 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-36页 |
| 第四章 运动目标跟踪算法 | 第36-60页 |
| ·引言 | 第36-37页 |
| ·卡尔曼滤波器 | 第37-40页 |
| ·卡尔曼滤波算法原理 | 第37-40页 |
| ·模板匹配算法 | 第40-41页 |
| ·Mean Shift目标跟踪算法 | 第41-44页 |
| ·目标模型 | 第41-42页 |
| ·相似度计算 | 第42-43页 |
| ·目标定位 | 第43-44页 |
| ·SURF特征匹配算法 | 第44-47页 |
| ·SURF特征点的检测 | 第45-46页 |
| ·SURF特征点描述子的生成 | 第46页 |
| ·SURF特征点的匹配 | 第46-47页 |
| ·改进的SURF特征匹配算法 | 第47-50页 |
| ·运动目标主动跟踪 | 第50-53页 |
| ·基于卡尔曼滤波的目标运动状态预测跟踪 | 第51-52页 |
| ·基于改进的SURF算法及卡尔曼滤波器的主动视觉跟踪方法 | 第52-53页 |
| ·实验结果和分析 | 第53-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 移动智能终端远程跟踪 | 第60-64页 |
| ·引言 | 第60页 |
| ·目标跟踪流程 | 第60-61页 |
| ·主动视觉服务器 | 第61-62页 |
| ·移动智能终端 | 第62页 |
| ·实验结果和分析 | 第62-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第六章 总结与展望 | 第64-66页 |
| ·总结 | 第64页 |
| ·展望 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间发表的论文以及软件著作权 | 第72页 |