| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 课题来源 | 第9页 |
| 1.2 论文背景及研究意义 | 第9-12页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第12-17页 |
| 1.3.1 内河航道智能监控系统国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3.2 运动目标检测与跟踪算法国内外研究现状 | 第13-17页 |
| 1.4 研究内容及论文章节安排 | 第17-19页 |
| 第2章 船舶检测跟踪预处理及航迹管理 | 第19-27页 |
| 2.1 图像预处理 | 第19-22页 |
| 2.1.1 图像类型转换 | 第19-20页 |
| 2.1.2 滤波降噪 | 第20页 |
| 2.1.3 图像的降采样 | 第20-22页 |
| 2.2 船舶航迹管理 | 第22-25页 |
| 2.2.1 航迹的生成和删除 | 第22-24页 |
| 2.2.2 航迹的更新 | 第24-25页 |
| 2.3 船舶检测跟踪系统 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 水面运动船舶检测 | 第27-46页 |
| 3.1 常用运动目标检测算法 | 第27-29页 |
| 3.1.1 帧差法 | 第27-28页 |
| 3.1.2 光流法 | 第28-29页 |
| 3.1.3 背景差法 | 第29页 |
| 3.2 PBAS目标检测算法 | 第29-32页 |
| 3.2.1 基于采样统计的背景模型和前景检测 | 第29-30页 |
| 3.2.2 背景模型和相关参数的更新 | 第30-32页 |
| 3.3 改进的PBAS算法 | 第32-42页 |
| 3.3.1 邻域背景更新机制的抑制 | 第32-35页 |
| 3.3.2 结合显著图的完整目标检测 | 第35-37页 |
| 3.3.3 基于区域窗口的鬼影消除 | 第37-42页 |
| 3.4 实验分析 | 第42-45页 |
| 3.4.1 参数说明 | 第42-43页 |
| 3.4.2 实验结果 | 第43-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 水面运动船舶跟踪 | 第46-64页 |
| 4.1 内河航道跟踪场景及待跟踪目标特点 | 第46-47页 |
| 4.2 常用的目标跟踪算法 | 第47-49页 |
| 4.2.1 结合运动轨迹预测的Camshift算法 | 第47-48页 |
| 4.2.2 粒子滤波跟踪算法 | 第48-49页 |
| 4.3 目标的特征点检测 | 第49-53页 |
| 4.3.1 Shi-Tomasi角点检测算法 | 第50-51页 |
| 4.3.2 FAST特征点检测算法 | 第51-53页 |
| 4.4 稀疏光流跟踪算法 | 第53-54页 |
| 4.5 遮挡情况下的船舶跟踪算法 | 第54-59页 |
| 4.5.1 特征点管理策略 | 第54-56页 |
| 4.5.2 结合kalman滤波器的跟踪算法 | 第56-59页 |
| 4.6 实验分析 | 第59-62页 |
| 4.7 本章小结 | 第62-64页 |
| 第5章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 5.1 全文总结 | 第64-65页 |
| 5.2 工作展望 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第71页 |