基于IMM-UKF运动目标跟踪系统研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| ·课题背景与意义 | 第10-11页 |
| ·单目测距的发展和现状 | 第11-12页 |
| ·非线性滤波研究的发展现状 | 第12-14页 |
| ·本文所完成的工作 | 第14-15页 |
| 第二章 静止目标的实时测距 | 第15-26页 |
| ·自适应图像形状识别系统 | 第15-17页 |
| ·数据获取 | 第15页 |
| ·图像预处理 | 第15-16页 |
| ·图像特征的选取 | 第16-17页 |
| ·分类器设计 | 第17页 |
| ·单目测距模型 | 第17-24页 |
| ·摄像机标定模型 | 第17-18页 |
| ·图像元数据 | 第18-19页 |
| ·模型测距 | 第19-24页 |
| ·测距实验 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 运动目标的非线性滤波研究 | 第26-42页 |
| ·卡尔曼滤波基本公式 | 第26-27页 |
| ·非线性系统的滤波 | 第27-28页 |
| ·扩展卡尔曼滤波(EKF) | 第28-29页 |
| ·UKF 滤波 | 第29-33页 |
| ·Unscend 变换与 UKF 滤波 | 第29-31页 |
| ·UKF 和 EKF 仿真实验对比 | 第31-33页 |
| ·系统基本运动模型 | 第33-34页 |
| ·匀速直线运动模型 | 第33-34页 |
| ·匀速转向运动模型 | 第34页 |
| ·交互式多模型(IMM)算法 | 第34-37页 |
| ·仿真实验 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-42页 |
| 第四章 基于 IMM-UKF 的目标实时跟踪 | 第42-52页 |
| ·运动目标的判别与跟踪 | 第42-44页 |
| ·运动目标的分割 | 第42-43页 |
| ·运动目标的判别 | 第43-44页 |
| ·MSP430 单片机 | 第44-45页 |
| ·低功耗 MSP430 单片机 | 第44-45页 |
| ·软件开发环境 | 第45页 |
| ·实验平台的构成 | 第45-46页 |
| ·采集设备 | 第46页 |
| ·通信方式的选择 | 第46页 |
| ·步进电机控制器系统的组成 | 第46页 |
| ·云台角度的控制 | 第46-47页 |
| ·实验仿真结果 | 第47-50页 |
| ·摄像机不动，目标运动 | 第47-49页 |
| ·摄像机跟踪目标运动 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-52页 |
| 第五章 结论 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-55页 |
| 在学研究成果 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
