| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 撑杆跳高运动简介 | 第9-10页 |
| 1.2 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.3 研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第12-13页 |
| 1.4 本文的主要工作和内容安排 | 第13-15页 |
| 1.4.1 本文主要工作 | 第13页 |
| 1.4.2 本文内容安排 | 第13-15页 |
| 第二章 撑杆跳高行为分析基础算法 | 第15-30页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 图像去噪 | 第15-22页 |
| 2.2.1 维纳滤波 | 第15-16页 |
| 2.2.2 小波去噪 | 第16-19页 |
| 2.2.3 稀疏去噪 | 第19-22页 |
| 2.3 运动目标检测算法 | 第22-29页 |
| 2.3.1 Poisson算法 | 第22-24页 |
| 2.3.2 光流法 | 第24-26页 |
| 2.3.3 贝叶斯算法 | 第26-27页 |
| 2.3.4 混合高斯模型 | 第27-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于视频图像处理的标记点三维坐标提取 | 第30-47页 |
| 3.1 引言 | 第30页 |
| 3.2 基于改进的混合高斯模型前景提取 | 第30-33页 |
| 3.2.1 协方差矩阵参数化原理 | 第30-31页 |
| 3.2.2 基于改进的混合高斯模型前景提取 | 第31-33页 |
| 3.3 基于改进摄像机标定的标记点三维坐标提取 | 第33-37页 |
| 3.3.1 摄像机标定模型 | 第33-35页 |
| 3.3.2 基于正交隐消点的摄像机标定 | 第35-37页 |
| 3.4 实验与结果分析 | 第37-46页 |
| 3.4.1 实验设备及实验对象 | 第37-40页 |
| 3.4.2 图像去噪 | 第40-42页 |
| 3.4.3 前景提取 | 第42-44页 |
| 3.4.4 获取标记点三维坐标 | 第44-46页 |
| 3.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 基于改进极限学习机的撑杆跳起跳过杆模型研究 | 第47-61页 |
| 4.1 引言 | 第47页 |
| 4.2 起跳过杆模型算法原理 | 第47-53页 |
| 4.2.1 ELM算法原理 | 第47-50页 |
| 4.2.2 正则化的ELM | 第50页 |
| 4.2.3 差分进化算法原理 | 第50-51页 |
| 4.2.4 改进的RELM | 第51-53页 |
| 4.3 实验数据采集 | 第53-55页 |
| 4.4 算法输入输出设置 | 第55-56页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第56-59页 |
| 4.6 本章小结 | 第59-61页 |
| 第五章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 5.1 工作总结 | 第61页 |
| 5.2 研究展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |