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高置信度策略的DSST目标检测和跟踪及系统实现

摘要第3-5页
abstract第5-7页
第一章 绪论第11-19页
    1.1 课题研究背景及意义第11-12页
    1.2 课题研究现状第12-17页
        1.2.1 生成式方法研究现状第13-14页
        1.2.2 判别式方法研究现状第14-17页
    1.3 本文研究内容第17-18页
    1.4 本文组织结构第18-19页
第二章 相关技术第19-25页
    2.1 相关滤波器第19-20页
    2.2 MOSSE滤波器第20-21页
    2.3 FCT跟踪算法第21-23页
        2.3.1 压缩感知第21页
        2.3.2 FCT算法思想第21-22页
        2.3.3 FCT算法步骤第22-23页
    2.4 Staple跟踪算法第23-24页
        2.4.1 Staple算法思想第23页
        2.4.2 Staple算法步骤第23-24页
    2.5 本章小结第24-25页
第三章 高置信度策略的DSST跟踪算法第25-38页
    3.1 DSST跟踪算法第25-27页
        3.1.1 算法流程第25-26页
        3.1.2 尺度空间第26页
        3.1.3 位置和尺度滤波器的区别第26-27页
    3.2 高置信度策略的DSST跟踪算法第27-29页
        3.2.1 三帧差法检测初始位置第27页
        3.2.2 基于Sobel算子和均匀插值的非线性缩放算法第27-28页
        3.2.3 特征融合第28-29页
        3.2.4 高置信度模型更新策略第29页
    3.3 本文算法步骤第29-31页
    3.4 变电站场景结果分析第31-36页
        3.4.1 实验数据及环境第32页
        3.4.2 定量分析第32页
        3.4.3 初始位置检测第32-33页
        3.4.4 FCT、Staple、DSST算法的比较第33-34页
        3.4.5 DSST与本文算法的比较第34-36页
    3.5 本章小结第36-38页
第四章 跟踪算法的普适性测试第38-56页
    4.1 OTB数据集第38-40页
        4.1.1 OTB数据集介绍第38页
        4.1.2 OTB数据集评价标准第38-40页
    4.2 OTB数据集结果分析第40-50页
        4.2.1 OTB数据集结果定性分析第40-41页
        4.2.2 OTB数据集结果整体性能分析第41-43页
        4.2.3 OTB数据集结果属性分析第43-50页
    4.3 VOT数据集第50-52页
        4.3.1 VOT数据集介绍第50-51页
        4.3.2 OTB和VOT数据集的区别第51页
        4.3.3 VOT数据集评价标准第51-52页
    4.4 VOT数据集结果分析第52-54页
        4.4.1 VOT数据集结果整体性能分析第52-54页
        4.4.2 VOT数据集结果特征分析第54页
    4.5 综合分析第54-55页
    4.6 本章小结第55-56页
第五章 系统实现第56-66页
    5.1 系统功能需求分析第56-57页
    5.2 系统总体功能设计第57-58页
    5.3 算法测试模块设计与实现第58-60页
    5.4 批量检测模块设计与实现第60-63页
    5.5 实时监测模块设计与实现第63-65页
    5.6 本章小结第65-66页
第六章 总结与展望第66-68页
    6.1 本文的研究工作第66页
    6.2 下一步工作第66-68页
参考文献第68-72页
致谢第72-74页
攻读学位期间发表的学术论文目录第74页

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