基于视觉的运动目标检测与跟踪算法的研究与实现
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 1 绪论 | 第7-11页 |
| 1.1 背景及意义 | 第7页 |
| 1.2 国内外研究进展 | 第7-9页 |
| 1.3 运动目标跟踪的关键问题 | 第9-10页 |
| 1.4 论文研究内容 | 第10-11页 |
| 2 基于Surendra的运动目标检测算法 | 第11-33页 |
| 2.1 图像处理技术 | 第11-22页 |
| 2.1.1 图像预处理 | 第11-16页 |
| 2.1.2 图像二值化 | 第16-20页 |
| 2.1.3 形态学操作 | 第20-22页 |
| 2.2 运动目标检测常见方法 | 第22-24页 |
| 2.2.1 光流法 | 第22页 |
| 2.2.2 帧间差分法 | 第22-23页 |
| 2.2.3 背景减除法 | 第23-24页 |
| 2.3 一种改进的Surendra背景更新算法 | 第24-31页 |
| 2.3.1 Surendra背景更新算法 | 第24-25页 |
| 2.3.2 改进的Surendra背景更新算法 | 第25-27页 |
| 2.3.3 仿真分析 | 第27-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-33页 |
| 3 基于粒子滤波的目标跟踪算法 | 第33-55页 |
| 3.1 引言 | 第33页 |
| 3.2 mean shift | 第33-38页 |
| 3.3 粒子滤波 | 第38-46页 |
| 3.3.1 粒子滤波理论基础 | 第39-41页 |
| 3.3.2 重要性采样与重采样 | 第41-45页 |
| 3.3.3 基本粒子滤波算法 | 第45-46页 |
| 3.4 一种改进的粒子滤波算法 | 第46-54页 |
| 3.4.1 改进的粒子滤波算法 | 第46-50页 |
| 3.4.2 仿真分析 | 第50-54页 |
| 3.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 4. 实现平台的构建 | 第55-65页 |
| 4.1 嵌入式系统 | 第55-56页 |
| 4.2 嵌入式硬件平台 | 第56-58页 |
| 4.2.1 MINI5728开发板 | 第56-57页 |
| 4.2.2 视频采集设备 | 第57-58页 |
| 4.3 软件开发环境搭建 | 第58-60页 |
| 4.3.1 主机开发环境的搭建 | 第58-59页 |
| 4.3.2 交叉编译环境的搭建 | 第59-60页 |
| 4.4 嵌入式系统的移植 | 第60-63页 |
| 4.4.1 u-boot的编译 | 第61-62页 |
| 4.4.2 内核的编译 | 第62页 |
| 4.4.3 映像文件的烧写 | 第62-63页 |
| 4.5 本章小结 | 第63-65页 |
| 5. 系统应用软件设计 | 第65-81页 |
| 5.1 图像采集模块设计 | 第65-70页 |
| 5.1.1 V4L2图像采集设计 | 第66-69页 |
| 5.1.2 图像采集模块实现 | 第69-70页 |
| 5.2 运动目标跟踪模块设计 | 第70-74页 |
| 5.2.1 OpenCV库编译 | 第70-71页 |
| 5.2.2 运动目标跟踪算法设计 | 第71-74页 |
| 5.3 Qt界面设计 | 第74-79页 |
| 5.3.1 Qt的安装与开发流程 | 第75-77页 |
| 5.3.2 界面设计 | 第77-79页 |
| 5.4 本章小结 | 第79-81页 |
| 6 总结与展望 | 第81-83页 |
| 致谢 | 第83-85页 |
| 参考文献 | 第85-87页 |
