| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第13-25页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第13-15页 |
| 1.2 本文主要研究问题及切入点 | 第15-18页 |
| 1.2.1 光电跟踪系统的跟踪模式 | 第15-16页 |
| 1.2.2 本文研究问题及切入点 | 第16-18页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第18-21页 |
| 1.3.1 成像目标跟踪技术发展 | 第18-20页 |
| 1.3.2 基于跟踪系统的轨迹预测跟踪技术发展 | 第20-21页 |
| 1.4 本文主要研究内容及难点 | 第21-25页 |
| 第2章 基于运动目标的跟踪算法研究 | 第25-35页 |
| 2.1 目标跟踪算法 | 第25-29页 |
| 2.1.1 Struck跟踪算法 | 第25-26页 |
| 2.1.2 KCF跟踪算法 | 第26-27页 |
| 2.1.3 Mean Shift跟踪算法 | 第27-29页 |
| 2.2 仿真实验与分析 | 第29-33页 |
| 2.2.1 Struck跟踪结果及分析 | 第29-30页 |
| 2.2.2 KCF跟踪结果及分析 | 第30-31页 |
| 2.2.3 Mean Shift跟踪结果及分析 | 第31-33页 |
| 2.3 跟踪算法抗遮挡性分析与讨论 | 第33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-35页 |
| 第3章 遮挡分析及遮挡检测方法研究 | 第35-47页 |
| 3.1 遮挡分析及遮挡检测方法简介 | 第35-37页 |
| 3.1.1 遮挡分析 | 第35-37页 |
| 3.1.2 遮挡检测方法 | 第37页 |
| 3.2 基于相似性度量的遮挡检测方法 | 第37-38页 |
| 3.3 改进的遮挡检测方法 | 第38-44页 |
| 3.3.1 加入背景加权因子提高遮挡判定的准确性 | 第38-41页 |
| 3.3.2 分块匹配提高遮挡判定的准确性 | 第41-44页 |
| 3.4 遮挡检测与轨迹预测关系 | 第44-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-47页 |
| 第4章 图像跟踪算法与Kalman预测方法的融合 | 第47-55页 |
| 4.1 Kalman预测的原理 | 第47-50页 |
| 4.1.1 Kalman预测滤波器 | 第47-49页 |
| 4.1.2 匀速模型参数 | 第49-50页 |
| 4.1.3 匀加速模型参数 | 第50页 |
| 4.2 图像处理与Kalman预测融合的图像仿真验证 | 第50-53页 |
| 4.3 预测控制器中的预测方法 | 第53-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 实验平台的设计及实验结果分析 | 第55-71页 |
| 5.1 视频采集和跟踪软件平台的搭建 | 第55-62页 |
| 5.1.1 视频图像的获取 | 第55-58页 |
| 5.1.2 图像跟踪流程 | 第58页 |
| 5.1.3 串口通信 | 第58-60页 |
| 5.1.4 视频采集与跟踪软件的设计 | 第60-62页 |
| 5.2 实验平台介绍 | 第62-64页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第64-70页 |
| 5.4 本章小结 | 第70-71页 |
| 第6章 总结与展望 | 第71-75页 |
| 6.1 论文主要完成的工作 | 第71-72页 |
| 6.2 本文创新点的体现 | 第72-73页 |
| 6.3 后续工作展望 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 致谢 | 第79-81页 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 | 第81-82页 |