| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·视频跟踪概述 | 第7页 |
| ·国内外研究现状 | 第7-9页 |
| ·国外研究现状 | 第8页 |
| ·国内研究现状 | 第8-9页 |
| ·研究工作的主要内容 | 第9-11页 |
| ·本文的主要工作 | 第9-10页 |
| ·本文的组织安排 | 第10-11页 |
| 第二章 视频跟踪系统平台的搭建 | 第11-23页 |
| ·系统平台简介 | 第11-13页 |
| ·嵌入式系统的配置 | 第13-18页 |
| ·交叉编译器的配置 | 第14-15页 |
| ·主机与目标机之间的通信 | 第15-16页 |
| ·NFS 服务器的设置 | 第16-17页 |
| ·视频驱动模块的设置 | 第17-18页 |
| ·Open CV 的移植 | 第18-22页 |
| ·Open CV 简介 | 第18-19页 |
| ·Open CV 的移植 | 第19-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 嵌入式系统下运动目标的检测 | 第23-35页 |
| ·形态学图像处理 | 第23-26页 |
| ·二值化 | 第23-25页 |
| ·形态学滤波 | 第25-26页 |
| ·静态背景下运动目标的基本检测算法 | 第26-28页 |
| ·帧间差分法 | 第26-27页 |
| ·背景差分法 | 第27-28页 |
| ·基于帧间差分法改进的三帧差分法 | 第28-31页 |
| ·三帧差分算法的基本思想 | 第28-29页 |
| ·三帧差分算法的步骤 | 第29-31页 |
| ·结合帧间差分法和背景差分法的混合差分算法 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-35页 |
| 第四章 嵌入式系统下运动目标的跟踪 | 第35-49页 |
| ·均值偏移(Mean Shift)跟踪算法 | 第36-37页 |
| ·Mean Shift 基本思想 | 第36页 |
| ·Mean Shift 算法步骤 | 第36-37页 |
| ·Cam shift 跟踪算法 | 第37-43页 |
| ·Cam shift 算法概述 | 第38-39页 |
| ·Cam shift 算法流程 | 第39-43页 |
| ·卡尔曼滤波 | 第43-45页 |
| ·卡尔曼滤波原理 | 第43-45页 |
| ·卡尔曼滤波器的特点 | 第45页 |
| ·Cam shift 算法结合 Kalman 滤波的运动目标跟踪 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 第五章 基于双足机器人控制板和智能板结合的视频跟踪 | 第49-59页 |
| ·智能机器人的开发环境 | 第49-52页 |
| ·机器人的底层动作开发语言 | 第49-52页 |
| ·智能板的操作系统 | 第52页 |
| ·动作板和智能板结合的跟踪 | 第52-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 总结与展望 | 第59-61页 |
| ·全文总结 | 第59-60页 |
| ·研究展望 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 在读期间的研究成果 | 第67-68页 |