视频序列中基于检测的多目标跟踪研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·课题的研究背景和意义 | 第8页 |
| ·智能视频监控国内外研究现状 | 第8-10页 |
| ·国外研究现状 | 第8-10页 |
| ·国内研究现状 | 第10页 |
| ·本文主要研究内容 | 第10-11页 |
| ·本文章节安排 | 第11-12页 |
| 第二章 运动目标检测 | 第12-26页 |
| ·主要运动目标检测算法 | 第12-14页 |
| ·帧差法 | 第12-13页 |
| ·背景减法 | 第13-14页 |
| ·光流法 | 第14页 |
| ·主要背景建模算法 | 第14-17页 |
| ·本文目标检测算法流程 | 第17-24页 |
| ·图像去噪处理 | 第18-19页 |
| ·背景模型的建立及更新 | 第19-20页 |
| ·差分图像二值化 | 第20-22页 |
| ·数学形态学处理 | 第22-24页 |
| ·实验结果及分析 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 单个运动目标的跟踪 | 第26-40页 |
| ·主要运动目标跟踪算法 | 第26-27页 |
| ·MeanShift跟踪算法 | 第27-33页 |
| ·MeanShift算法的基本原理 | 第27-30页 |
| ·基于MeanShift算法的单目标跟踪 | 第30-33页 |
| ·颜色空间的转换 | 第33-35页 |
| ·目标模型建立及更新的改进 | 第35-38页 |
| ·实验结果及分析 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 多个运动目标的跟踪 | 第40-57页 |
| ·二值图连通域分析 | 第40-41页 |
| ·建立目标模型 | 第41-46页 |
| ·提取目标特征 | 第41-42页 |
| ·建立目标Kalman预测模型 | 第42-46页 |
| ·目标状态分类及跟踪 | 第46-53页 |
| ·确定目标匹配准则 | 第46-48页 |
| ·建立匹配矩阵并分类目标状态 | 第48-53页 |
| ·分裂态目标的多特征融合跟踪 | 第53-55页 |
| ·实验结果及分析 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 总结与展望 | 第57-59页 |
| ·本文主要工作总结 | 第57页 |
| ·待解决问题及展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第64页 |
