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基于视频的车辆跟踪算法研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第一章 绪论第9-16页
    1.1 课题研究背景及意义第9-11页
    1.2 视频跟踪技术的概述和研究现状第11-14页
        1.2.1 目标跟踪算法的研究现状第11-12页
        1.2.2 目标跟踪算法的分类第12-13页
        1.2.3 目标跟踪算法存在的主要问题第13-14页
    1.3 本文的主要研究内容和章节安排第14-15页
    1.4 本章小结第15-16页
第二章 视频目标跟踪中的Kalman滤波器第16-23页
    2.1 辅助跟踪的运动模型第16-17页
    2.2 经典Kalman滤波算法第17-20页
        2.2.1 经典Kalman滤波理论第17-18页
        2.2.2 经典Kalman算法的递推过程第18-20页
        2.2.3 经典Kalman滤波器的应用及其局限性第20页
    2.3 扩展Kalman滤波算法第20-22页
        2.3.1 扩展Kalman滤波理论的提出第20页
        2.3.2 扩展Kalman滤波器的线性化过程第20-22页
    2.4 本章小结第22-23页
第三章 基于特征点的车辆跟踪算法第23-35页
    3.1 目标特征点的提取第23-26页
        3.1.1 运动目标的分割第23-24页
        3.1.2 目标局部特征的提取第24-26页
    3.2 特征点的搜索匹配第26-29页
        3.2.1 搜索策略第27页
        3.2.2 相似性度量第27-28页
        3.2.3 模板的更新算法第28-29页
    3.3 Kalman滤波器在特征点跟踪算法中的应用第29-32页
        3.3.1 系统的状态方程和量测方程第30页
        3.3.2 模型线性化第30-31页
        3.3.3 Kalman滤波算法的流程第31-32页
    3.4 实验结果与分析第32-34页
    3.5 本章小结第34-35页
第四章 摄像机标定和逆投影数据的构建第35-45页
    4.1 单目摄像机的标定第35-39页
        4.1.1 摄像机标定的坐标系第35-37页
        4.1.2 摄像机的成像模型第37-39页
        4.1.3 摄像机标定的简化模型第39页
    4.2 基于交通场景的非现场标定第39-41页
    4.3 逆投影数据的构建第41-44页
        4.3.1 逆投影数据的构建第42-43页
        4.3.2 逆投影数据的特性第43-44页
    4.4 本章小结第44-45页
第五章 基于逆投影图像的三维跟踪算法第45-60页
    5.1 逆投影跟踪框的设计第45-47页
    5.2 基于逆投影图像的车辆三维跟踪算法第47-49页
    5.3 车辆三维跟踪算法的实现第49-52页
        5.3.1 搜索策略第50页
        5.3.2 相似性度量第50-51页
        5.3.3 模板的更新算法第51-52页
    5.4 跟踪结果与分析第52-53页
    5.5 Kalman滤波器在车辆三维跟踪算法中的应用第53-58页
        5.5.1 车辆运动分析第54页
        5.5.2 车辆跟踪中的状态向量和观测向量第54-55页
        5.5.3 车辆跟踪中的状态方程和量测方程第55-56页
        5.5.4 Kalman滤波算法的流程第56-58页
    5.6 实验结果与分析第58-59页
    5.7 本章小结第59-60页
第六章 车辆特征点三维信息的提取和应用第60-69页
    6.1 车辆跟踪结果第60-61页
    6.2 特征点的跟踪速度与高度的关系第61-64页
        6.2.1 重投影点第61-62页
        6.2.2 重投影速度与高度的关系第62-64页
    6.3 车辆特征点三维坐标的提取第64-66页
    6.4 特征点三维信息的应用第66-68页
        6.4.1 车型分类的辅助信息第66页
        6.4.2 特征点轨迹的筛选和分类第66-68页
    6.5 本章小结第68-69页
总结与展望第69-71页
参考文献第71-74页
攻读学位期间取得的研究成果第74-75页
致谢第75页

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