| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-17页 |
| ·课题研究的背景和意义 | 第12-13页 |
| ·课题在国内外研究和应用现状 | 第13-14页 |
| ·智能视觉监控关键技术 | 第14-16页 |
| ·运动目标检测技术 | 第14-15页 |
| ·运动目标跟踪技术 | 第15-16页 |
| ·本文的研究内容和论文安排 | 第16-17页 |
| 第二章 运动目标检测技术概述 | 第17-27页 |
| ·光流场法 | 第17-19页 |
| ·帧间差分法 | 第19-22页 |
| ·帧差法原理介绍 | 第19-21页 |
| ·实验结果及分析 | 第21-22页 |
| ·背景减法 | 第22-26页 |
| ·背景减法原理介绍 | 第22-23页 |
| ·背景建模方法 | 第23-25页 |
| ·实验结果及分析 | 第25-26页 |
| ·运动目标检测方法比较 | 第26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于改进背景减法的目标检测算法 | 第27-38页 |
| ·背景减法面临的问题 | 第27-28页 |
| ·基于改进背景减法的目标检测 | 第28-33页 |
| ·算法基本思想 | 第29页 |
| ·背景模型的初始化 | 第29页 |
| ·运动目标的检测 | 第29页 |
| ·背景模型的更新策略 | 第29-31页 |
| ·运动目标的分割 | 第31-33页 |
| ·实验结果及分析 | 第33-36页 |
| ·本章小结 | 第36-38页 |
| 第四章 运动目标跟踪技术研究 | 第38-53页 |
| ·常用目标跟踪方法介绍 | 第38-40页 |
| ·基于模型的跟踪方法 | 第38-39页 |
| ·基于区域的跟踪方法 | 第39页 |
| ·基于轮廓的跟踪方法 | 第39-40页 |
| ·基于特征的跟踪方法 | 第40页 |
| ·基于目标特征和KALMAN 预测相结合的跟踪算法 | 第40-49页 |
| ·跟踪算法的基本组成 | 第40-41页 |
| ·目标特征的提取与匹配 | 第41-42页 |
| ·KALMAN 滤波器 | 第42-45页 |
| ·KALMAN 滤波器应用于运动目标跟踪 | 第45-47页 |
| ·多目标跟踪策略 | 第47-49页 |
| ·算法实现步骤 | 第49页 |
| ·实验结果及分析 | 第49-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 算法在DSP 平台上的实现 | 第53-61页 |
| ·系统开发平台介绍 | 第53-54页 |
| ·硬件平台 | 第53-54页 |
| ·DM6437 处理器 | 第54页 |
| ·算法的移植与优化 | 第54-60页 |
| ·算法移植 | 第54-55页 |
| ·算法优化策略及具体方法 | 第55-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 总结与展望 | 第61-63页 |
| ·论文工作总结 | 第61页 |
| ·未来的工作与展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第67-68页 |