基于云台控制的无人车动态目标跟踪
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题研究的背景和意义 | 第9页 |
| ·国内外研究状况 | 第9-14页 |
| ·动态目标检测的研究现状 | 第10-11页 |
| ·动态目标跟踪研究现状 | 第11-14页 |
| ·本文的主要工作和章节安排 | 第14-15页 |
| 2 动态目标检测与特征提取 | 第15-37页 |
| ·视频图像序列预处理 | 第15-19页 |
| ·图像序列的去噪处理 | 第15-17页 |
| ·图像序列的增强处理 | 第17-19页 |
| ·目标提取方法的研究 | 第19-24页 |
| ·帧间差分法 | 第19-20页 |
| ·背景差分法 | 第20-22页 |
| ·光流法 | 第22页 |
| ·本文改进的检测算法 | 第22-24页 |
| ·去除干扰的影响 | 第24-26页 |
| ·运动目标检测结果的处理方法 | 第26-28页 |
| ·动态目标的特征提取 | 第28-36页 |
| ·目标的灰度特征 | 第29-30页 |
| ·目标的形状边缘特征 | 第30-31页 |
| ·目标的颜色特征提取 | 第31-35页 |
| ·目标的运动速度特征提取 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 3 动态目标跟踪方法研究 | 第37-63页 |
| ·卡尔曼滤波目标跟踪 | 第37-42页 |
| ·卡尔曼滤波 | 第37-40页 |
| ·卡尔曼滤波在目标跟踪中的应用 | 第40-42页 |
| ·MeanShift目标跟踪方法 | 第42-46页 |
| ·CamShift目标跟踪方法 | 第46-49页 |
| ·CamShift算法的预处理 | 第46-48页 |
| ·CamShift算法流程步骤 | 第48-49页 |
| ·卡尔曼与MeanShift相结合的动态目标跟踪 | 第49-51页 |
| ·遮挡情况下的目标跟踪 | 第51-58页 |
| ·运动目标状态的区别和判定 | 第52-53页 |
| ·不同状态的判定和跟踪策略 | 第53-58页 |
| ·实验比较 | 第58-61页 |
| ·本章小结 | 第61-63页 |
| 4 云台控制 | 第63-70页 |
| ·系统的平台的组成 | 第63-65页 |
| ·系统整体性能要求 | 第64页 |
| ·系统平台的选择 | 第64-65页 |
| ·串口通信实现对云台的转动控制 | 第65页 |
| ·云台运动控制策略 | 第65-68页 |
| ·云台控制参数的计算 | 第65-66页 |
| ·云台的控制策略 | 第66-68页 |
| ·云台算法流程 | 第68页 |
| ·实验结果 | 第68-70页 |
| 5 总结与展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76-78页 |
