视频目标自动识别与协同跟踪
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第14-21页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第14-16页 |
| 1.2 相关领域研究现状 | 第16-18页 |
| 1.3 课题的研究内容 | 第18-19页 |
| 1.4 本文的组织架构 | 第19-21页 |
| 第二章 基于置信度的目标识别算法 | 第21-32页 |
| 2.1 引言 | 第21-22页 |
| 2.2 贝叶斯人脸识别的基本方法 | 第22-24页 |
| 2.2.1 贝叶斯相似度 | 第22-23页 |
| 2.2.2 ML 的简化 | 第23-24页 |
| 2.3 概率置信度人脸识别方法 | 第24-27页 |
| 2.3.1 特征提取 | 第24-25页 |
| 2.3.2 概率置信度评价算法 | 第25-27页 |
| 2.4 实验结果与分析 | 第27-31页 |
| 2.4.1 ChokePoint 数据库 | 第27-29页 |
| 2.4.2 自采视频数据 | 第29-30页 |
| 2.4.3 实验结果分析 | 第30-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 目标跟踪算法 | 第32-42页 |
| 3.1 常用的目标跟踪算法 | 第32-35页 |
| 3.1.1 点目标跟踪 | 第32-33页 |
| 3.1.2 基于核的跟踪 | 第33页 |
| 3.1.3 基于轮廓的跟踪 | 第33-35页 |
| 3.2 TLD 跟踪算法 | 第35-40页 |
| 3.2.1 算法的框架介绍 | 第35-36页 |
| 3.2.2 跟踪检测环节 | 第36-37页 |
| 3.2.3 建模 | 第37-40页 |
| 3.3 PTZ 下目标跟踪的实现 | 第40-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 双摄像机的标定与控制 | 第42-59页 |
| 4.1 针孔相机模型 | 第42-44页 |
| 4.2 相机线性参数的解决方案 | 第44-46页 |
| 4.3 双目相机下的配准 | 第46-50页 |
| 4.3.1 三维目标重建 | 第46-48页 |
| 4.3.2 PTZ 摄像机与广角相机的配合 | 第48-50页 |
| 4.4 PTZ 摄像机的控制模块 | 第50-58页 |
| 4.4.1 PID 控制模块 | 第52-53页 |
| 4.4.2 插补控制模块 | 第53-58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 视频目标自动识别与跟踪系统的设计与实现 | 第59-78页 |
| 5.1 硬件平台 | 第59-65页 |
| 5.1.1 PC104 主板 | 第60-62页 |
| 5.1.2 Moka C50 图像采集卡 | 第62-63页 |
| 5.1.3 PTZ 摄像机与广角摄像机 | 第63-65页 |
| 5.2 软件平台 | 第65-67页 |
| 5.2.1 界面设计 | 第65-67页 |
| 5.2.2 系统功能的实现流程 | 第67页 |
| 5.3 实验结果分析 | 第67-76页 |
| 5.3.1 室内监控场合 | 第68-72页 |
| 5.3.2 室外监控场合 | 第72-76页 |
| 5.4 本章小结 | 第76-78页 |
| 第六章 总结与展望 | 第78-80页 |
| 6.1 论文总结 | 第78-79页 |
| 6.2 研究展望 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第85页 |
