多摄像机无重叠视野域的目标跟踪
| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 1 绪论 | 第12-18页 |
| ·课题研究背景 | 第12-13页 |
| ·研究现状 | 第13-15页 |
| ·本文主要研究内容 | 第15页 |
| ·本文结构安排 | 第15-18页 |
| 2 单摄像机的目标检测与跟踪 | 第18-34页 |
| ·引言 | 第18页 |
| ·目标检测 | 第18-22页 |
| ·帧差法 | 第18-19页 |
| ·光流法 | 第19页 |
| ·背景减除法 | 第19-22页 |
| ·阴影检测与去除 | 第22-26页 |
| ·基于HSV空间的阴影检测 | 第22-23页 |
| ·基于统一化LBP算子的阴影检测 | 第23-25页 |
| ·实验结果与分析 | 第25-26页 |
| ·目标跟踪 | 第26-32页 |
| ·Kalman滤波器原理 | 第27-29页 |
| ·基于色度值概率密度分布的目标匹配 | 第29-30页 |
| ·实验结果与分析 | 第30-32页 |
| ·本章小结 | 第32-34页 |
| 3 无重叠视野域多摄像机间的目标跟踪匹配 | 第34-54页 |
| ·引言 | 第34页 |
| ·基于亮度转换函数的目标匹配 | 第34-47页 |
| ·亮度转换函数 | 第35-37页 |
| ·亮度转换函数空间的概率主成分分析法 | 第37-38页 |
| ·基于亮度转换函数子空间的分层目标匹配 | 第38-40页 |
| ·基于图表索引法的双向目标匹配 | 第40-43页 |
| ·实验结果与分析 | 第43-47页 |
| ·基于颜色分布熵的目标匹配方法 | 第47-52页 |
| ·HSV颜色空间的量化 | 第48-49页 |
| ·基于颜色分布熵的特征提取 | 第49-51页 |
| ·实验结果与分析 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-54页 |
| 4 智能Agent系统理论 | 第54-64页 |
| ·引言 | 第54页 |
| ·智能Agent | 第54-58页 |
| ·Agent的定义及其特性 | 第54-55页 |
| ·Agent的结构分类 | 第55-57页 |
| ·Agent的环境 | 第57-58页 |
| ·Agent的通信机制 | 第58-60页 |
| ·通信机制类型 | 第59页 |
| ·通信语言 | 第59-60页 |
| ·多Agent系统 | 第60-62页 |
| ·MAS的体系结构 | 第60-61页 |
| ·Agent的协作与协调 | 第61-62页 |
| ·本章小结 | 第62-64页 |
| 5 基于Agent的多摄像无重叠视野域的目标跟踪 | 第64-82页 |
| ·引言 | 第64页 |
| ·多摄像机智能代理系统框架 | 第64-66页 |
| ·camera-agent的知识模型 | 第65-66页 |
| ·camera-agent的行为 | 第66页 |
| ·多摄像机智能代理系统的通信机制 | 第66-69页 |
| ·camera-agent的通信语言 | 第67-68页 |
| ·消息形式 | 第68-69页 |
| ·多摄像机智能代理系统 | 第69-75页 |
| ·多Agent平台JADE的应用 | 第69-71页 |
| ·camera-agent类的实现 | 第71-73页 |
| ·JNI标准 | 第73-74页 |
| ·MACS的初步实现 | 第74-75页 |
| ·实验结果与分析 | 第75-81页 |
| ·本章小结 | 第81-82页 |
| 6 总结与展望 | 第82-84页 |
| 参考文献 | 第84-88页 |
| 作者简历 | 第88-92页 |
| 学位论文数据集 | 第92页 |
