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智能录播系统中目标跟踪系统的研究与实现

摘要第3-4页
ABSTRACT第4-5页
第1章 绪论第9-15页
    1.1 选题的背景与意义第9-11页
        1.1.1 课堂智能录播系统概述第9-10页
        1.1.2 课堂智能录播系统中的目标检测和跟踪第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-12页
    1.3 研究内容第12-13页
    1.4 章节安排第13-15页
第2章 目标跟踪系统中的运动目标检测算法第15-27页
    2.1 课堂智能录播系统第15-16页
    2.2 运动目标检测算法第16-19页
        2.2.1 帧间差分法第16-17页
        2.2.2 光流法第17-18页
        2.2.3 背景减除法第18-19页
    2.3 目标检测算法的对比第19-20页
    2.4 高斯背景建模算法第20-23页
        2.4.1 单高斯背景建模第20-21页
        2.4.2 混合高斯背景建模第21-23页
    2.5 混合高斯背景建模存在的问题第23-25页
        2.5.1 混合高斯背景模型的耗时问题第23-24页
        2.5.2 混合高斯背景建模更新静止目标为背景的问题第24页
        2.5.3 混合高斯背景建模的“鬼影”问题第24-25页
    2.6 本章小结第25-27页
第3章 课堂智能录播系统中目标跟踪系统的设计第27-53页
    3.1 目标跟踪系统的结构概述第27-28页
    3.2 图像预处理第28-33页
        3.2.1 图像色彩空间转换第28-29页
        3.2.2 均值滤波第29-30页
        3.2.3 高斯滤波第30-32页
        3.2.4 中值滤波第32-33页
    3.3 目标检测第33-36页
    3.4 图像分割及形态学处理第36-43页
        3.4.1 图像分割阈值选择第37-41页
        3.4.2 形态学处理第41-43页
    3.5 目标特征提取第43-46页
    3.6 目标行为判断第46-49页
    3.7 目标跟踪第49-50页
    3.8 综合处理模块第50-51页
    3.9 本章小结第51-53页
第4章 目标跟踪系统中的运动目标跟踪算法第53-73页
    4.1 引言第53页
    4.2 基于粒子滤波算法的目标跟踪第53-57页
        4.2.1 粒子滤波算法第53-56页
        4.2.2 基于粒子滤波的目标跟踪算法仿真实验第56-57页
    4.3 基于Mean-shift算法的目标跟踪第57-60页
        4.3.1 Mean-Shift算法第57-59页
        4.3.2 基于Mean-shift算法的目标跟踪仿真实验第59-60页
    4.4 基于Kalman滤波算法的目标跟踪第60-62页
        4.4.1 Kalman滤波算法第60-61页
        4.4.2 基于Kalman滤波算法的目标跟踪仿真实验第61-62页
    4.5 运动目标跟踪算法对比第62-63页
    4.6 基于进程间通信的运动目标跟踪第63-71页
        4.6.1 进程间通信的常用方法第63-67页
        4.6.2 基于进程间通信的目标跟踪的实现第67-71页
    4.7 本章小结第71-73页
第5章 课堂智能录播系统中目标跟踪系统的实现第73-87页
    5.1 系统硬件开发平台第73-75页
    5.2 系统软件平台第75-78页
        5.2.1 搭建交叉编译环境第75-76页
        5.2.2 图形界面Qt的搭建第76-77页
        5.2.3 嵌入式应用程序开发流程第77-78页
    5.3 实验结果与分析第78-86页
        5.3.1 混合高斯背景模型的仿真对比第78-81页
        5.3.2 基于进程间通信的目标跟踪效果第81-83页
        5.3.3 目标跟踪系统切换场景演示第83-86页
    5.4 本章小结第86-87页
第6章 总结与展望第87-89页
    6.1 总结第87-88页
    6.2 展望第88-89页
参考文献第89-93页
发表论文和参与科研项目情况第93-95页
致谢第95页

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