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 |