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 |