复杂场景下的实时目标跟踪算法研究及DSP实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第1章 引言 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 目标跟踪算法的发展现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 目标算法分类 | 第10-11页 |
| 1.2.2 目标跟踪发展近况 | 第11-12页 |
| 1.2.3 目标跟踪的难点 | 第12页 |
| 1.3 高性能DSP处理器的发展 | 第12-13页 |
| 1.4 论文的主要研究工作及章节安排 | 第13-15页 |
| 第2章 基于背景配准的目标跟踪算法 | 第15-29页 |
| 2.1 图像配准算法概述 | 第15-18页 |
| 2.1.1 基于特征点的配准算法 | 第16-17页 |
| 2.1.2 基于灰度内容的配准算法 | 第17-18页 |
| 2.2 静态背景下检测跟踪算法介绍 | 第18-21页 |
| 2.3 基于背景配准的目标跟踪算法 | 第21-27页 |
| 2.4 结果分析 | 第27-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于kalman滤波的DSST改进算法 | 第29-44页 |
| 3.1 基础算法介绍 | 第29-34页 |
| 3.1.1 相关滤波跟踪算法 | 第29-33页 |
| 3.1.2 卡尔曼滤波器 | 第33-34页 |
| 3.2 传统DSST跟踪算法改进 | 第34-37页 |
| 3.2.1 目标模型建立 | 第34-35页 |
| 3.2.2 短时遮挡的解决办法 | 第35页 |
| 3.2.3 改进DSST算法运行流程 | 第35-37页 |
| 3.3 结果分析 | 第37-42页 |
| 3.3.1 定性分析 | 第37-40页 |
| 3.3.2 定量分析 | 第40-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-44页 |
| 第4章 基于状态机的实时目标跟踪算法 | 第44-52页 |
| 4.1 几种实时性目标跟踪算法 | 第44-48页 |
| 4.1.1 形心(重心)跟踪 | 第45页 |
| 4.1.2 CN跟踪算法 | 第45-46页 |
| 4.1.3 CMT跟踪算法 | 第46-48页 |
| 4.2 基于状态机的实时目标跟踪算法 | 第48-50页 |
| 4.2.1 实时性算法对比分析 | 第48页 |
| 4.2.2 状态机切换策略设计 | 第48-50页 |
| 4.2.3 状态机运行过程 | 第50页 |
| 4.3 本章小结 | 第50-52页 |
| 第5章 高性能DSP目标跟踪系统 | 第52-65页 |
| 5.1 C6678简介 | 第52-54页 |
| 5.1.1 硬件资源简介 | 第52-54页 |
| 5.1.2 多核并行处理框架 | 第54页 |
| 5.2 总体设计介绍 | 第54-61页 |
| 5.2.1 视频采集模块 | 第55-59页 |
| 5.2.2 数据交互模块 | 第59-60页 |
| 5.2.3 整体效果 | 第60-61页 |
| 5.3 算法移植优化 | 第61-64页 |
| 5.3.1 算法移植 | 第61-62页 |
| 5.3.2 移植算法测试 | 第62-64页 |
| 5.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 总结与展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
