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基于DSP的多目标跟踪算法研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第11-17页
    1.1 课题的研究背景与意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状综述第12-14页
    1.3 论文主要内容及章节安排第14-17页
第2章 跟踪系统算法整体设计方案第17-27页
    2.1 跟踪系统算法的整体设计思路第17-19页
        2.1.1 目标图像特征与系统工作状态第17-18页
        2.1.2 跟踪算法整体流程第18-19页
    2.2 多目标跟踪中的关键算法第19-21页
        2.2.1 多目标检测“两步走”第19页
        2.2.2 基于特征信息的目标识别法第19-20页
        2.2.3 mean shift与多波门跟踪相结合第20页
        2.2.4 链表+数据结构编程第20-21页
    2.3 各阶段算法流程第21-25页
        2.3.1 多目标捕获阶段的算法流程第21-22页
        2.3.2 多目标跟踪阶段的算法流程第22-25页
    2.4 本章小结第25-27页
第3章 基于改进差分累计法的多目标捕获第27-43页
    3.1 常用目标检测方法概述第27-28页
    3.2 图像预处理第28-30页
        3.2.1 图像预处理算法综述第28-29页
        3.2.2 中值滤波第29-30页
    3.3 多目标搜索第30-34页
        3.3.1 差分图像第30-31页
        3.3.2 差分累计图像第31-32页
        3.3.3 改进的差分累计法第32-34页
    3.4 多目标检测第34-41页
        3.4.1 图像标识方法简介第34-35页
        3.4.2 多目标标识步骤第35-37页
        3.4.3 图像阈值分割法第37-39页
        3.4.4 区域生长法第39-41页
    3.5 多目标捕获结果第41页
    3.6 本章小结第41-43页
第4章 基于改进mean shift的多目标跟踪第43-71页
    4.1 mean shift理论基础第43-51页
        4.1.1 核密度估计第43-46页
        4.1.2 无参数密度估计的收敛性第46页
        4.1.3 多维空间中的无参数密度估计第46-47页
        4.1.4 mean shift向量第47-50页
        4.1.5 mean shift的算法流程第50-51页
    4.2 mean shift算法在目标跟踪中的应用第51-56页
        4.2.1 目标描述第51-53页
        4.2.2 Bhattacharyya距离第53页
        4.2.3 mean shift跟踪算法第53-56页
    4.3 基于隶属度的mean shift跟踪算法改进第56-62页
        4.3.1 非整数结果的处理第56-59页
        4.3.2 基于隶属度的mean shift改进算法第59-60页
        4.3.3 Mean shift改进算法的流程第60-62页
    4.4 运动目标遮挡问题的讨论第62-68页
        4.4.1 运动目标特征模型的选取和建立第63-65页
        4.4.2 模板匹配法第65页
        4.4.3 自适应多波门跟踪策略第65-68页
    4.5 本章小结第68-71页
第5章 基于DSP平台的多目标跟踪第71-81页
    5.1 ICETEK-DM6437-B开发板简介第71-74页
        5.1.1 ICETEK-DM6437-B评估模块特点第71-72页
        5.1.2 ICETEK-DM6437-B评估模块功能概述第72-74页
    5.2 TMS320DM6437性能简介第74-76页
        5.2.1 TMS320DM6437芯片特点第74页
        5.2.2 DM6437的应用与开发第74-76页
    5.3 CCS集成开发环境第76-77页
    5.4 多目标跟踪系统第77-78页
        5.4.1 DSP编程代码优化第77页
        5.4.2 跟踪系统整体结构第77-78页
    5.5 DSP多目标跟踪实验结果第78-79页
    5.6 本章小结第79-81页
第6章 结论第81-83页
参考文献第83-87页
致谢第87-89页
攻读学位期间发表的论文第89页

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