基于计算机视觉的目标识别应用技术研发
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 引言 | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-17页 |
| ·项目背景 | 第8-13页 |
| ·问题的提出 | 第8-9页 |
| ·目前车辆定位方法与识别问题 | 第9-10页 |
| ·机器视觉在交通领域的研究现状 | 第10-13页 |
| ·项目的研究意义 | 第13页 |
| ·设计概述 | 第13-15页 |
| ·研究内容 | 第13-14页 |
| ·设计目标及开发思路 | 第14-15页 |
| ·主要功能 | 第15页 |
| ·本文结构 | 第15-17页 |
| 第二章 单目计算机视觉模型及算法 | 第17-28页 |
| ·研究背景 | 第17-18页 |
| ·算法概述 | 第18-19页 |
| ·算法的形状模型 | 第19-24页 |
| ·形状的概念 | 第19-20页 |
| ·形状的对齐 | 第20-21页 |
| ·点分布模型 | 第21-22页 |
| ·对形状模型的理解 | 第22-23页 |
| ·混合高斯模型基本原理 | 第23-24页 |
| ·识别过程的机理 | 第24-28页 |
| ·特征点的局部识别 | 第24-25页 |
| ·基于形状模型的全局优化 | 第25-26页 |
| ·多层搜索 | 第26-28页 |
| 第三章 单目视频识别系统的应用实现 | 第28-38页 |
| ·运动目标检测原理 | 第28-29页 |
| ·前景像素和背景像素的区分方法 | 第29页 |
| ·找到连通区域和提取Blob信息 | 第29-32页 |
| ·混合高斯模型函数 | 第30页 |
| ·前景点背景点的处理函数 | 第30-31页 |
| ·连通区域和Blob信息提取 | 第31-32页 |
| ·跟踪模块 | 第32-37页 |
| ·跟踪原理及算法实现 | 第32-33页 |
| ·跟踪的特殊情况处理 | 第33-34页 |
| ·算法在实际应用中的缺陷 | 第34-36页 |
| ·单目识别系统对小鱼跟踪测试分析 | 第36页 |
| ·提高跟踪准确率的改进思路 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 双目计算机视觉模型与算法研究 | 第38-51页 |
| ·系统概述 | 第38-40页 |
| ·基本问题 | 第38页 |
| ·基本原理 | 第38-40页 |
| ·系统构成 | 第40页 |
| ·摄像头的标定 | 第40-48页 |
| ·摄像头成像模型 | 第41-42页 |
| ·成像模型坐标系及相互关系 | 第42-44页 |
| ·参数的计算 | 第44-48页 |
| ·三维信息的恢复 | 第48-50页 |
| ·特征点的匹配 | 第48-49页 |
| ·信息的综合 | 第49-50页 |
| ·小结 | 第50-51页 |
| 第五章 双目视频识别系统的应用实现 | 第51-64页 |
| ·视频识别算法软件类实现 | 第51-52页 |
| ·辅助工具的实现 | 第52-55页 |
| ·标定点收集工具 | 第53-54页 |
| ·形状特征点收集工具 | 第54-55页 |
| ·文件I/O | 第55-57页 |
| ·双目视频识别系统构建 | 第57-63页 |
| ·双目识别人体实验环境建立 | 第57-58页 |
| ·实验过程 | 第58-61页 |
| ·系统对人体识别实验结果与分析 | 第61-62页 |
| ·双目识别系统在通关卡口的应用 | 第62-63页 |
| ·小结 | 第63-64页 |
| 第六章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
