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基于全方位视觉的目标检测与跟踪研究

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基于全方位视觉的目标检测与跟踪研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
第一章 绪论第11-17页
  · 课题研究的背景和意义第11页
  · 国内外研究现状和发展趋势第11-15页
    · 全方位视觉第11-14页
    · 目标检测与跟踪技术第14-15页
  · 本文的主要内容及各章节安排第15-17页
第二章 全方位视觉第17-27页
  · 全方位视觉概述第17-23页
    · 全方位视觉成像第17-20页
    · 全方位视觉的特点第20-21页
    · 全方位视觉的应用领域第21-23页
  · 全方位视觉传感器第23-26页
    · 双曲面全方位视觉传感器光学成像原理第24-25页
    · 全方位视觉传感器参数第25-26页
  · 本章小结第26-27页
第三章 全方位图像展开第27-41页
  · 全方位图像展开算法概述第27-28页
  · 基于HOUGH 变换的全方位图像展开第28-36页
    · Hough 变换的基本原理第28-29页
    · Hough 变换进行圆检测第29-31页
    · 基于图像中心的全方位图像展开第31-33页
    · 实验结果与分析第33-36页
  · 全方位视频序列展开第36-40页
    · 视频序列展开的难点第36页
    · 视频序列的展开的原则第36-37页
    · 实验结果与分析第37-40页
  · 本章小结第40-41页
第四章 复杂环境下运动目标检测第41-60页
  · 目标检测算法概述第41-44页
    · 帧间差分法第41-42页
    · 光流法第42-43页
    · 背景减除法第43-44页
  · 颜色模型第44-48页
    · RGB 模型第44-45页
    · HSV 模型第45-47页
    · YUV 模型第47-48页
  · 基于自适应混合高斯模型的目标检测第48-55页
    · 采样频率调整第49页
    · 自适应高斯模型背景建模第49-52页
    · 形态学处理第52-54页
    · 连通性分析第54-55页
  · 实验结果与分析第55-59页
    · 光照温和条件下目标检测第56-57页
    · 光照强烈条件下目标检测第57-59页
    · 背景模型更新分析第59页
  · 本章小结第59-60页
第五章 运动目标跟踪第60-73页
  · 目标跟踪算法概述第60-62页
  · 基于背景减除和CAMSHIFT 算法的目标跟踪第62-68页
    · 目标模型建立第62-63页
    · Mean Shift 算法第63-65页
    · Camshift 算法第65-67页
    · 基于背景减除/Camshift 的目标跟踪算法第67-68页
  · 实验结果与分析第68-70页
    · 单目标检测跟踪第68-69页
    · 多目标检测跟踪第69-70页
  · 全方位视觉目标检测与跟踪系统第70-72页
    · 系统概述第70-71页
    · 各模块功能介绍第71-72页
  · 本章小结第72-73页
第六章 总结与展望第73-75页
  · 本文工作总结第73页
  · 工作展望第73-75页
参考文献第75-80页
致谢第80-81页
附录第81-82页
详细摘要第82-84 页

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