| 摘要 | 第9-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 绪论 | 第12-22页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第12-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-20页 |
| 1.2.1 运动目标跟踪难点分析 | 第14-15页 |
| 1.2.2 目标跟踪方法分类方式 | 第15-16页 |
| 1.2.3 常见的目标跟踪方法 | 第16-18页 |
| 1.2.4 目标跟踪的关键问题 | 第18-20页 |
| 1.3 论文主要工作和结构安排 | 第20-22页 |
| 第二章 多目标跟踪理论基础 | 第22-48页 |
| 2.1 目标检测技术 | 第22-30页 |
| 2.1.1 基于运动变化的检测方法 | 第22-28页 |
| 2.1.2 基于匹配的检测方法 | 第28-29页 |
| 2.1.3 基于统计学习的检测方法 | 第29-30页 |
| 2.2 目标跟踪算法 | 第30-47页 |
| 2.2.1 贝叶斯估计理论 | 第30-31页 |
| 2.2.2 贝叶斯估计方法 | 第31-35页 |
| 2.2.3 基于贝叶斯估计的目标跟踪算法 | 第35-39页 |
| 2.2.4 基于TBD策略的多目标跟踪算法 | 第39-47页 |
| 2.3 本章小结 | 第47-48页 |
| 第三章 一种组合多模型的短间隔多层次目标跟踪算法和基于Kalman滤波的长间隔目标跟踪算法 | 第48-70页 |
| 3.1 多层次数据关联 | 第48-61页 |
| 3.1.1 目标轨迹初始化 | 第48-52页 |
| 3.1.2 轨迹关联模型 | 第52-59页 |
| 3.1.3 基于最优化算法的轨迹生长 | 第59-60页 |
| 3.1.4 基于Kalman滤波的长间隔目标跟踪方法 | 第60-61页 |
| 3.2 实验结果与分析 | 第61-69页 |
| 3.2.1 目标轨迹的初始化结果 | 第61-65页 |
| 3.2.2 轨迹关联结果 | 第65-69页 |
| 3.3 本章小结 | 第69-70页 |
| 第四章 基于双向运动估计的多层次目标跟踪算法 | 第70-82页 |
| 4.1 多目标跟踪过程 | 第70-74页 |
| 4.1.1 基于双向运动估计的多层次目标跟踪 | 第70-71页 |
| 4.1.2 基于遮挡分析的长间隔轨迹关联方法 | 第71-74页 |
| 4.2 实验结果与分析 | 第74-81页 |
| 4.2.2 基于双向运动估计的多层次目标跟踪结果 | 第74-75页 |
| 4.2.3 遮挡分析对跟踪结果的影响 | 第75-77页 |
| 4.2.4 算法性能分析 | 第77-81页 |
| 4.3 本章小结 | 第81-82页 |
| 第五章 总结与展望 | 第82-85页 |
| 5.1 论文总结 | 第82-83页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第83-85页 |
| 致谢 | 第85-86页 |
| 参考文献 | 第86-91页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第91页 |