基于视频的小型无人机目标检测与跟踪方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-21页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-20页 |
| 1.2.1 无人机反制系统的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 小型无人机目标探测的研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.3 基于视频的目标检测研究现状 | 第16-18页 |
| 1.2.4 目标跟踪研究现状 | 第18-20页 |
| 1.3 论文章节安排 | 第20-21页 |
| 第二章 视频场景分析与图像预处理 | 第21-35页 |
| 2.1 引言 | 第21页 |
| 2.2 整体流程 | 第21-22页 |
| 2.3 常见无人机视频场景分析 | 第22-24页 |
| 2.4 视频图像预处理 | 第24-34页 |
| 2.4.1 彩色图像灰度化 | 第24-25页 |
| 2.4.2 图像平滑去噪 | 第25-28页 |
| 2.4.3 图像二值化与增强处理 | 第28-33页 |
| 2.4.4 图像形态学处理 | 第33-34页 |
| 2.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 小型无人机目标检测算法研究 | 第35-50页 |
| 3.1 引言 | 第35页 |
| 3.2 基于视频的目标检测方法 | 第35-38页 |
| 3.2.1 帧差法 | 第35-37页 |
| 3.2.2 背景减除法 | 第37-38页 |
| 3.3 基于学习的目标检测方法 | 第38-40页 |
| 3.3.1 传统的目标检测 | 第39页 |
| 3.3.2 基于候选区域的深度学习目标检测算法 | 第39-40页 |
| 3.3.3 基于端到端的深度学习目标检测算法 | 第40页 |
| 3.4 基于二值化正则梯度的目标快速检测 | 第40-46页 |
| 3.4.1 BING算法介绍 | 第41-46页 |
| 3.4.2 小型无人机的数据训练 | 第46页 |
| 3.4.3 基于BING的小型无人机检测步骤 | 第46页 |
| 3.5 检测结果与性能分析 | 第46-48页 |
| 3.6 本章小结 | 第48-50页 |
| 第四章 小型无人机目标跟踪方法研究与性能分析 | 第50-74页 |
| 4.1 引言 | 第50页 |
| 4.2 基于视频的目标跟踪方法 | 第50-53页 |
| 4.2.1 粒子滤波跟踪算法 | 第51-52页 |
| 4.2.2 TLD跟踪算法 | 第52-53页 |
| 4.3 KCF方法介绍 | 第53-61页 |
| 4.3.1 线性回归与相关滤波 | 第54-57页 |
| 4.3.2 核技巧 | 第57-59页 |
| 4.3.3 KCF快速跟踪关键 | 第59-61页 |
| 4.3.4 基于KCF的小型无人机目标跟踪 | 第61页 |
| 4.4 基于位置预测和尺度自适应的KCF跟踪方法 | 第61-65页 |
| 4.4.1 位置预测方法 | 第61-63页 |
| 4.4.2 尺度变换 | 第63页 |
| 4.4.3 检测矫正 | 第63-64页 |
| 4.4.4 基于TPD-KCF跟踪模型 | 第64-65页 |
| 4.5 跟踪结果分析与对比 | 第65-73页 |
| 4.5.1 实验环境及参数设置 | 第65页 |
| 4.5.2 评价指标 | 第65-66页 |
| 4.5.3 结果与分析 | 第66-73页 |
| 4.6 本章小结 | 第73-74页 |
| 第五章 总结与展望 | 第74-76页 |
| 5.1 全文总结 | 第74页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第74-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-82页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第82页 |
