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基于卡尔曼滤波器的抗遮挡车辆跟踪算法

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基于卡尔曼滤波器的抗遮挡车辆跟踪算法
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-8页
目录第8-10页
0 引言第10-11页
1 绪论第11-19页
  · 课题研究背景及意义第11-12页
  · 相关技术研究现状第12-15页
    · 车辆检测方法研究现状第12-13页
    · 车辆跟踪方法研究现状第13-15页
  · 车辆跟踪中的遮挡问题第15-17页
    · 遮挡问题解决思路第15-16页
    · 遮挡问题研究现状第16-17页
  · 本文的研究内容和组织结构第17-19页
2 运动车辆检测第19-37页
  · 车辆检测方法第19-24页
    · 帧间差分法第19-21页
    · 背景差分法第21-23页
    · 光流法第23-24页
  · 背景建模方法第24-27页
    · 基于统计学的背景建模第25-26页
    · 非参数背景建模第26-27页
    · 其他背景建模方法第27页
  · 混合高斯模型第27-31页
    · 混合高斯模型的参数初始化第28-29页
    · 混合高斯模型的更新第29-30页
    · 背景模型的选择第30-31页
    · 运动前景的检测第31页
  · 混合高斯模型算法改进第31-35页
    · 图像内容分析第31-33页
    · 改进的背景模型初始化第33-34页
    · 改进的背景更新算法第34-35页
  · 车辆检测实验结果第35-36页
  · 本章小结第36-37页
3 前景图像处理第37-47页
  · 噪声去除第37-40页
    · 常用的图像去噪方法第37-39页
    · 本文使用的图像去噪方法第39-40页
  · 阴影检测与去除第40-43页
    · 常用的阴影检测方法第40-41页
    · 本文使用的阴影检测方法第41-43页
  · 连通区域标记第43-45页
    · 传统的连通区域标记法第43-44页
    · 本文使用的连通区域标记法第44-45页
  · 特征值提取第45-46页
  · 本章小结第46-47页
4 运动车辆跟踪第47-58页
  · 卡尔曼滤波器的原理第47-49页
  · 卡尔曼滤波器跟踪模型第49-53页
    · 卡尔曼滤波器的参数选择第49-50页
    · 基于卡尔曼滤波器的车辆跟踪过程第50-52页
    · 车辆匹配准则第52-53页
  · 跟踪中的遮挡问题处理第53-57页
    · 遮挡分析第53-54页
    · 遮挡推理第54-56页
    · 遮挡处理第56-57页
  · 本章小结第57-58页
5 实验结果第58-61页
6 总结与展望第61-62页
参考文献第62-65页
附录第65-66页
致谢第66页
个人简历第66页
发表的学术论文第66-67 页

本篇论文共67页,点击这进入下载页面
 
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