| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-10页 |
| 1 绪论 | 第10-13页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外现状综述 | 第11-12页 |
| ·论文主要内容安排 | 第12-13页 |
| 2 多目标跟踪系统算法的总体设计方案 | 第13-21页 |
| ·系统总体算法设计思路 | 第13-15页 |
| ·多目标图像特征及系统工作状态 | 第13-14页 |
| ·系统总体算法策略及流程 | 第14-15页 |
| ·多目标跟踪系统中的关键算法 | 第15-17页 |
| ·目标检测阶段的两步法 | 第15页 |
| ·基于特征信息和模板匹配的多目标识别法 | 第15-16页 |
| ·自适应多波门跟踪法 | 第16页 |
| ·链表＋数据结构思想编程 | 第16-17页 |
| ·不同阶段的算法及流程 | 第17-21页 |
| ·捕获阶段的算法及流程 | 第17-18页 |
| ·跟踪阶段的算法及流程 | 第18-21页 |
| 3 运动多目标的捕获 | 第21-35页 |
| ·常用目标检测算法概述 | 第21页 |
| ·图像预处理 | 第21-23页 |
| ·各种预处理算法综述 | 第21-22页 |
| ·中值滤波原理 | 第22页 |
| ·改进的中值滤波算法 | 第22-23页 |
| ·多目标搜索 | 第23-27页 |
| ·差值图像 | 第23-24页 |
| ·差异累积图像 ADI | 第24-25页 |
| ·对差异累积图像法的改进 | 第25-27页 |
| ·多目标粗检测 | 第27-29页 |
| ·图像标识方法基础 | 第27-28页 |
| ·多目标的标识过程 | 第28-29页 |
| ·多目标精检测 | 第29-35页 |
| ·图像阈值分割法 | 第29-32页 |
| ·区域生长法 | 第32-34页 |
| ·多目标精检测实验结果 | 第34-35页 |
| 4 运动多目标的跟踪 | 第35-54页 |
| ·预测跟踪算法原理 | 第35-36页 |
| ·多目标轨迹预测算法 | 第36-45页 |
| ·线性预测算法 | 第36-37页 |
| ·Kalman 滤波算法基础 | 第37-38页 |
| ·标准 Kalman 滤波算法 | 第38-41页 |
| ·Sage-Husa 自适应滤波 | 第41-43页 |
| ·用 Sage-Husa 自适应算法进行目标位置预测 | 第43-45页 |
| ·MATLAB仿真结果及结论 | 第45-49页 |
| ·自适应多波门跟踪 | 第49-51页 |
| ·自适应多波门跟踪的原理 | 第49-50页 |
| ·多波门跟踪工作过程 | 第50-51页 |
| ·多目标跟踪实验结果 | 第51-54页 |
| 5 捕获与跟踪中的多目标识别 | 第54-64页 |
| ·多目标特征信息参数的建立 | 第54-57页 |
| ·目标特征参数的选取 | 第54-55页 |
| ·目标特征参数模型的建立 | 第55-57页 |
| ·目标的匹配识别算法 | 第57-59页 |
| ·模板匹配算法 | 第57-58页 |
| ·序惯相似性检测法 SSDA | 第58-59页 |
| ·多目标识别的实现 | 第59-64页 |
| ·链表结构体的建立 | 第59-60页 |
| ·目标的分类识别 | 第60-62页 |
| ·多目标识别的实验结果 | 第62-64页 |
| 6 基于DSP 的多目标跟踪系统 | 第64-74页 |
| ·SEED-VPM642 开发板简介 | 第64-65页 |
| ·TMS320DM642 性能简介 | 第65-67页 |
| ·DM642 的功能特点 | 第65-66页 |
| ·DM642 的应用开发 | 第66-67页 |
| ·CCS 集成开发环境及DSP/BIOS | 第67-70页 |
| ·CCS 集成开发环境简介 | 第67页 |
| ·DSP/BIOS 及其在多目标系统中的应用价值 | 第67-70页 |
| ·DSP 环境下编程的优化实现 | 第70-71页 |
| ·利用EDMA 进行图像数据传输 | 第70页 |
| ·C 语言编程的优化 | 第70-71页 |
| ·多目标跟踪系统的整体结构 | 第71-74页 |
| 7 结论 | 第74-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-80页 |
| 附录 | 第80页 |