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智能视频监控系统中运动目标检测与跟踪技术的研究及其DSP实现
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智能视频监控系统中运动目标检测与跟踪技术的研究及其DSP实现
论文目录
 
第一章 绪论第12-19页
　　1．1 引言第12页
　　1．2 智能视频监控系统简介第12-14页
　　1．3 目前国内外的研究情况第14-15页
　　1．4 本课题主要研究的内容第15-17页
　　1．5 论文的组织结构第17-19页
第二章 运动检测技术研究第19-33页
　　2．1 常用方法第19页
　　2．2 光流场法第19-21页
　　2．3 相邻帧差法第21-24页
　　2．4 背景减法第24-31页
　　　　2．4．1 基于高斯模型的背景减法第26-29页
　　　　2．4．2 改进的高斯模型背景减法第29-30页
　　　　2．4．3 混合检测系统构架第30-31页
　　2．5 其它方法第31-33页
第三章 基于核估计统计模型的运动目标检测和分割第33-45页
　　3．1 参数模型和非参数模型第33-37页
　　　　3．1．1 基于参数方法的概率密度估计第33-34页
　　　　3．1．2 基于非参数方法的概率密度估计第34-36页
　　　　3．1．3 在计算机视觉中的应用第36-37页
　　3．2 基于核估计的非参数概率密度估计在运动检测中的应用第37-41页
　　　　3．2．1 基于三角核估计背景减法第38-39页
　　　　3．2．2 背景模型的更新第39-40页
　　　　3．2．3 实验结果与分析第40-41页
　　3．3 目标的分割第41-44页
　　　　3．3．1 形态学处理第42页
　　　　3．3．2 连通性检测和尺度滤波第42-44页
　　3．4 本章小节第44-45页
第四章 目标跟踪及系统设计第45-56页
　　4．1 概述第45页
　　4．2 常用方法介绍第45-48页
　　4．3 基于扩展卡尔曼预测的目标跟踪第48-54页
　　　　4．3．1 基本功能和滤波器参数设置第48-49页
　　　　4．3．2 跟踪过程的基本构成第49-51页
　　　　4．3．3 跟踪过程分析及系统设计第51-54页
　　4．4 本章小节第54-56页
第五章 系统软件框架设计及 DSP实现第56-69页
　　5．1 系统框架和处理流程第56-59页
　　5．2 算法的 DSP实现第59-69页
　　　　5．2．1 DSP实现的必要性第59-60页
　　　　5．2．2 数字信号处理器 DSP介绍第60-62页
　　　　5．2．3 CCS集成开发环境介绍第62-64页
　　　　5．2．4 算法移植和优化步骤第64-69页
　　　　　　5．2．4．1 代码移植第64-67页
　　　　　　5．2．4．2 代码优化第67-69页
第六章 总结与展望第69-71页
　　6．1 论文的完成的工作第69-70页
　　6．2 论文工作展望第70-71页
参考文献第71-74页
攻读硕士期间科研工作及发表论文第74-75页

本篇论文共75页，点击这进入下载页面。
 
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