实时视频中多运动目标检测与跟踪研究

摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
第1章 绪论	第10-17页
·引言	第10-12页
·视觉系统概述	第10-11页
·智能化视频监控系统	第11-12页
·国内外研究现状及难点	第12-14页
·国外研究现状	第12-13页
·国内研究现状	第13-14页
·计算机视觉在视频监控中的难点	第14页
·本文系统框架及主要内容	第14-17页
·系统总体框架	第14-15页
·主要创新点及论文结构	第15-17页
第2章 运动目标检测	第17-33页
·概述	第17-21页
·背景减除	第17-19页
·时间差分	第19-20页
·光流	第20-21页
·数学形态学及应用	第21-23页
·数学形态学	第21-23页
·二值形态学的应用	第23页
·背景减除和时间差分相结合检测目标	第23-27页
·算法分析	第23-25页
·实验结果	第25-27页
·基于背景模型检测目标	第27-31页
·算法分析	第27-29页
·实验结果	第29-31页
·视频目标提取	第31-32页
·小结	第32-33页
第3章 基于Kalman 滤波器的运动目标跟踪	第33-52页
·概述	第33-37页
·基本原理	第33-35页
·研究现状	第35-36页
·本章研究内容说明	第36-37页
·线性运动模型	第37-38页
·随机运动	第37页
·匀速运动	第37-38页
·匀加速运动	第38页
·Kalman 滤波器及预测器原理	第38-41页
·Kalman 滤波器（估计器）	第38-40页
·Kalman 预测器	第40-41页
·实时视频中目标运动估计及预测	第41-42页
·目标二维运动模型	第41-42页
·Kalman 滤波器初始化	第42页
·目标数据相关（匹配）	第42-45页
·基本方法	第42-43页
·Mahalanobis 距离	第43-45页
·实时视频中的目标匹配	第45-47页
·建立“匹配矩阵”	第45-46页
·匈牙利算法	第46-47页
·目标跟踪结果分析	第47-51页
·跟踪流程及说明	第47-49页
·实验结果	第49-51页
·小结	第51-52页
第4章 基于目标模型的运动目标跟踪	第52-68页
·颜色问题及常用颜色模型	第52-56页
·颜色恒常性	第52页
·颜色空间	第52-56页
·颜色空间选择及转换	第56-58页
·颜色模型选择	第56-57页
·RGB 颜色空间到HSV 颜色空间的转换	第57-58页
·颜色直方图	第58-61页
·颜色直方图定义	第58-59页
·颜色空间量化	第59-61页
·颜色直方图相交算法	第61页
·基于目标模型的多目标跟踪	第61-67页
·建立、更新目标模型	第61-62页
·目标模型匹配	第62-66页
·匹配矩阵	第66页
·算法流程	第66-67页
·小结	第67-68页
第5章 遮挡情况下实现多目标跟踪	第68-76页
·引言	第68-69页
·改进的基于目标模型的跟踪	第69-72页
·改进的运动模型匹配	第69-71页
·基于概率方法得到遮挡目标可见部分	第71-72页
·实验结果及分析	第72-75页
·发生遮挡情况下的跟踪流程说明	第72页
·实验结果	第72-75页
·小结	第75-76页
第6章 目标不同运动情况下的跟踪	第76-81页
·目标不同运动情况下的跟踪流程说明	第76-77页
·实验结果	第77-80页
·小结	第80-81页
结论	第81-83页
参考文献	第83-88页
附录A （攻读学位期间所发表的学术论文目录）	第88-89页
致谢	第89页