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交通场景下的运动目标检测与跟踪的算法研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第1章 绪论第10-17页
    1.1 研究背景及意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-15页
        1.2.1 运动目标检测研究现状第11-12页
        1.2.2 运动目标跟踪研究现状第12-15页
    1.3 本文主要内容第15-16页
    1.4 本文组织结构第16-17页
第2章 基于背景差分法的运动目标检测第17-29页
    2.1 检测流程第17页
    2.2 背景模型初始化中的鬼影抑制方法第17-24页
        2.2.1 模型初始化方法第18-19页
        2.2.2 基于时空特性的鬼影抑制第19-24页
    2.3 运动目标提取中的干扰抑制方法第24-27页
        2.3.1 运动目标提取方法第24-25页
        2.3.2 基于形态学的干扰抑制第25-27页
    2.4 背景模型更新第27-28页
    2.5 本章小结第28-29页
第3章 基于压缩跟踪算法的运动目标跟踪第29-42页
    3.1 跟踪流程第29-30页
    3.2 压缩特征提取第30-31页
        3.2.1 多尺度特征提取第30-31页
        3.2.2 特征压缩第31页
    3.3 目标分类器第31-34页
        3.3.1 分类器构建第32-33页
        3.3.2 分类器更新第33-34页
    3.4 跟踪异常中的遮挡判断第34-40页
        3.4.1 遮挡问题分析第34-35页
        3.4.2 基于Surf特征匹配的遮挡判断第35页
        3.4.3 基于LK光流法的遮挡判断第35-37页
        3.4.4 基于分类器最大响应衰减率的分级遮挡判断第37-40页
    3.5 基于静态行人检测的跟踪结果优化第40-41页
    3.6 本章小结第41-42页
第4章 实验结果及分析第42-63页
    4.1 运动目标检测实验第42-47页
        4.1.1 基于时空特性的鬼影抑制实验结果及分析第42-43页
        4.1.2 基于形态学的干扰抑制实验结果及分析第43-44页
        4.1.3 运动目标检测综合实验结果及分析第44-47页
    4.2 运动目标跟踪实验第47-56页
        4.2.1 遮挡判断实验结果及分析第47-55页
        4.2.2 基于静态行人检测的跟踪结果优化实验结果及分析第55-56页
    4.3 综合实验第56-62页
        4.3.1 实验设计第57页
        4.3.2 实验结果及分析第57-62页
    4.4 本章小结第62-63页
第5章 总结与展望第63-65页
    5.1 工作总结第63-64页
    5.2 研究展望第64-65页
致谢第65-66页
参考文献第66-71页
附录第71页

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