基于多目标跟踪的场景进出口的估计
| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9页 |
| 第一章 绪论 | 第14-17页 |
| 1.1 引言 | 第14页 |
| 1.2 课题研究背景与意义 | 第14页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.4 本文的结构与内容安排 | 第16-17页 |
| 第二章 目标检测与目标跟踪相关技术研究 | 第17-30页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 常见的目标特征 | 第17-19页 |
| 2.3 运动目标检测方法 | 第19-24页 |
| 2.3.1 光流法 | 第19-20页 |
| 2.3.2 帧差法 | 第20-21页 |
| 2.3.3 背景减法 | 第21-24页 |
| 2.4 运动目标跟踪方法 | 第24-29页 |
| 2.4.1 基于KLT特征点的多目标跟踪 | 第25-27页 |
| 2.4.2 基于连续能量函数最小化的多目标跟踪 | 第27-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 改进的离散连续优化多目标跟踪 | 第30-49页 |
| 3.1 引言 | 第30页 |
| 3.2 基于离散连续优化的多目标跟踪 | 第30-37页 |
| 3.2.1 连续轨迹模型 | 第31-32页 |
| 3.2.2 离散数据关联 | 第32-34页 |
| 3.2.3 轨迹预测 | 第34-37页 |
| 3.2.4 优化过程 | 第37页 |
| 3.3 改进的离散连续优化多目标跟踪 | 第37-42页 |
| 3.3.1 高阶数据保真度项修改 | 第38页 |
| 3.3.2 速度变化约束项 | 第38-40页 |
| 3.3.3 优化后的聚类 | 第40-42页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第42-48页 |
| 3.4.1 算法效果的定性分析 | 第43-44页 |
| 3.4.2 算法效果的定量分析 | 第44-48页 |
| 3.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 场景进出口估计 | 第49-58页 |
| 4.1 引言 | 第49页 |
| 4.2 摄像机拓扑结构的概述 | 第49-50页 |
| 4.3 基于K-均值聚类的进出口估计 | 第50-56页 |
| 4.3.1 K-均值聚类算法原理 | 第50-51页 |
| 4.3.2 轨迹样本的提取 | 第51-54页 |
| 4.3.3 实验结果 | 第54-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-58页 |
| 第五章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第58页 |
| 5.2 未来的工作与展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-65页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第65-66页 |
