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智能视频监控系统的移动目标空间定位和跟踪技术研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
专用术语注释表第9-10页
第一章 绪论第10-17页
    1.1 课题研究背景与意义第10-11页
    1.2 智能监控技术背景第11-13页
    1.3 国内外研究现状第13-15页
    1.4 研究存在的主要问题第15页
    1.5 本文的结构安排第15-17页
第二章 视频监控中目标定位相关技术第17-31页
    2.1 摄像机模型第17页
    2.2 射影几何第17-22页
        2.2.1 齐次坐标第17-18页
        2.2.2 交比不变性第18-19页
        2.2.3 坐标系的变换第19-22页
    2.3 测量平差理论第22-25页
        2.3.1 测量平差的原理第22-24页
        2.3.2 测量平差的应用第24-25页
    2.4 GPS坐标第25-29页
        2.4.1 GPS坐标的转化方法第25-28页
        2.4.2 GPS坐标的应用第28-29页
    2.5 智能监控系统中的定位技术和轨迹融合技术第29-30页
    2.6 本章小结第30-31页
第三章 基于GPS辅助的单摄像机目标定位技术研究第31-45页
    3.1 引言第31页
    3.2 摄像机模型的建立第31-36页
        3.2.1 摄像机线性模型第31-35页
        3.2.2 利用平差理论求角度第35-36页
    3.3 基于同心环的目标定位技术第36-39页
        3.3.1 基于GPS辅助定位的作用第36-37页
        3.3.2 摄像机误差分布第37-38页
        3.3.3 同心环的原理第38-39页
    3.4 基于误差补偿曲线的目标定位技术第39-42页
        3.4.1 最小二乘法求解拟合直线第39-41页
        3.4.2 误差补偿曲线的原理第41页
        3.4.3 径向和切向误差补偿的步骤第41-42页
    3.5 基于GPS辅助误差补偿定位技术的总流程第42-44页
    3.6 本章小结第44-45页
第四章 基于亚像素和数据置信度的定位技术优化第45-58页
    4.1 引言第45页
    4.2 基于亚像素的边缘检测第45-53页
        4.2.1 Vibe算法的基本原理第45-47页
        4.2.2 基于Zernike矩的亚像素边缘检测第47-49页
        4.2.3 基于主轴分析的亚像素边缘检测第49-51页
        4.2.4 基于高斯拟合的亚像素边缘检测第51-53页
    4.3 基于多摄像机数据加权置信度的目标定位第53-57页
        4.3.1 重叠视域下多摄像机的置信区建立第54页
        4.3.2 基于摄像机置信度的加权算法第54-56页
        4.3.3 基于数据加权置信度的目标定位第56-57页
    4.4 本章小结第57-58页
第五章 基于卡尔曼滤波的多摄像机运动轨迹预测和融合第58-67页
    5.1 引言第58页
    5.2 卡尔曼滤波的基本原理第58-60页
    5.3 运动轨迹预测第60-62页
        5.3.1 基于卡尔曼滤波的运动轨迹预测第60-61页
        5.3.2 基于惯性原理的运动轨迹预测第61-62页
    5.4 运动轨迹融合第62-66页
        5.4.1 基于最长目标链的轨迹融合第62-64页
        5.4.2 基于摄像机置信度加权的轨迹融合第64-66页
    5.5 本章小结第66-67页
第六章 实验结果与分析第67-80页
    6.1 实验环境第67页
    6.2 基于GPS辅助的单摄像机目标定位实验及其分析第67-72页
        6.2.1 基于同心环的目标定位实验及其分析第67-70页
        6.2.2 基于GPS辅助误差补偿的目标定位实验及其分析第70-71页
        6.2.3 测量高度和角度对定位结果的影响第71-72页
        6.2.4 GPS接收器精度对定位结果的影响第72页
    6.3 基于亚像素检测的定位技术优化实验及其分析第72-76页
        6.3.1 基于亚像素边缘检测对定位结果的影响第72-75页
        6.3.2 亚像素检测和高分辨率监控的对比实验及分析第75-76页
    6.4 基于卡尔曼滤波的多摄像机运动轨迹预测融合的实验及其分析第76-78页
        6.4.1 基于卡尔曼滤波的运动轨迹预测实验及分析第76页
        6.4.2 基于数据置信度的轨迹融合实验及分析第76-78页
    6.5 本章小结第78-80页
第七章 总结与展望第80-82页
    7.1 总结第80-81页
    7.2 展望第81-82页
参考文献第82-86页
附录1 攻读硕士学位期间撰写的专利第86-87页
附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目第87-88页
致谢第88页

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