静态场景中运动目标的快速检测与跟踪技术
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 1 绪论 | 第10-15页 |
| ·课题研究意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·科研机构及学术活动 | 第11-12页 |
| ·视频跟踪算法概述 | 第12-13页 |
| ·本文主要研究内容 | 第13-14页 |
| ·本文结构安排 | 第14-15页 |
| 2 运动目标检测算法 | 第15-23页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·光流法 | 第15-16页 |
| ·帧间差分法 | 第16-18页 |
| ·背景差分法 | 第18-22页 |
| ·背景的建模与更新 | 第19-20页 |
| ·阴影去除 | 第20-21页 |
| ·数学形态学处理 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 3 基于视频流连续性的目标检测算法 | 第23-33页 |
| ·引言 | 第23页 |
| ·背景模型的建立 | 第23-24页 |
| ·运动目标的提取 | 第24-27页 |
| ·运动区域获取 | 第24-26页 |
| ·阴影去除 | 第26-27页 |
| ·背景模型的更新 | 第27页 |
| ·实验结果分析 | 第27-31页 |
| ·背景建模实验结果与分析 | 第27-29页 |
| ·目标检测实验结果分析 | 第29-31页 |
| ·本章小结 | 第31-33页 |
| 4 运动目标跟踪算法 | 第33-48页 |
| ·引言 | 第33页 |
| ·运动目标的有效表达 | 第33-34页 |
| ·相似性度量 | 第34页 |
| ·目标搜索算法 | 第34-43页 |
| ·卡尔曼(Kalman)滤波 | 第36-38页 |
| ·均值漂移(MeanShift)算法 | 第38-40页 |
| ·CamShift算法 | 第40-43页 |
| ·目标跟踪分类 | 第43-45页 |
| ·基于主动轮廓的跟踪 | 第43-44页 |
| ·基于特征的跟踪 | 第44页 |
| ·基于区域的跟踪 | 第44-45页 |
| ·基于模型的跟踪 | 第45页 |
| ·本文目标跟踪算法 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 5 基于OpenCV目标跟踪实验平台 | 第48-59页 |
| ·OpenCV简介 | 第48页 |
| ·OpenCV运动跟踪框架 | 第48-55页 |
| ·前景检测模块 | 第49页 |
| ·新团块检测模块 | 第49-50页 |
| ·团块跟踪模块 | 第50-52页 |
| ·轨迹生成模块 | 第52-53页 |
| ·轨迹后处理模块 | 第53-54页 |
| ·跟踪流程模块 | 第54-55页 |
| ·实验结果 | 第55-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 6 总结与展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第65页 |
