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基于DM8127的多目标远距离检测定位系统
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基于DM8127的多目标远距离检测定位系统
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-14页
第一章 绪论第14-19页
　　1.1 研究背景与意义第14页
　　1.2 国内外研究现状第14-17页
　　　　1.2.1 目标检测研究现状第15-16页
　　　　1.2.2 目标定位研究现状第16-17页
　　1.3 本文研究内容与结构安排第17-19页
第二章 系统功能分析与总体设计第19-24页
　　2.1 系统功能分析第19-20页
　　2.2 系统总体设计第20-23页
　　　　2.2.1 系统设计原则第20页
　　　　2.2.2 几种系统算法设计对比第20-21页
　　　　2.2.3 系统算法总体设计第21-23页
　　　　2.2.4 系统总体架构第23页
　　2.3 本章小结第23-24页
第三章 DM8127相机端算法设计与实现第24-38页
　　3.1 DM8127相机平台概述第24-29页
　　　　3.1.1 DM8127智能相机平台框架第24-25页
　　　　3.1.2 DM8127芯片概述第25-26页
　　　　3.1.3 C64x DSP子系统第26-29页
　　3.2 DM8127端软件实现第29-34页
　　　　3.2.1 DM8127端软件架构和烧写流程第29-30页
　　　　　　3.2.1.1 DM8127相机软件框架第29-30页
　　　　　　3.2.1.2 DM8127相机烧写过程第30页
　　　　3.2.2 DM8127端软件配置第30-32页
　　　　3.2.3 DM8127 DSP端算法流程第32-34页
　　　　　　3.2.3.1 DSP图像获取第32-33页
　　　　　　3.2.3.2 DSP图像处理第33-34页
　　3.3 DSP算法优化第34-37页
　　　　3.3.1 利用编译器优化第35页
　　　　3.3.2 基于Cache的乒乓操作优化第35-36页
　　　　3.3.3 利用C64x指令集与SIMD优化第36-37页
　　3.4 本章小结第37-38页
第四章 基于HOG_LBP+SVM的行人目标检测第38-52页
　　4.1 HOG_LBP特征第39-42页
　　　　4.1.1 HOG特征第39-40页
　　　　4.1.2 LBP特征第40-42页
　　　　4.1.3 HOG_LBP特征第42页
　　4.2 支持向量机第42-47页
　　　　4.2.1 线性可分支持向量机第43-45页
　　　　　　4.2.1.1 硬间隔最大化第43-44页
　　　　　　4.2.1.2 软间隔最大化第44-45页
　　　　4.2.2 线性不可分与核函数第45-47页
　　4.3 模型的训练和实验结果分析第47-51页
　　　　4.3.1 模型的训练第47页
　　　　4.3.2 实验结果分析第47-51页
　　4.4 本章小结第51-52页
第五章 多目标跟踪和定位第52-74页
　　5.1 多目标跟踪第52-61页
　　　　5.1.1 普通的目标跟踪第52-55页
　　　　　　5.1.1.1 目标表示和匹配第52页
　　　　　　5.1.1.2 多个跟踪链评分制和帧间关系矩阵第52-55页
　　　　5.1.2 基于卡尔曼滤波器的目标跟踪第55-58页
　　　　　　5.1.2.1 卡尔曼滤波器的基本原理第55-56页
　　　　　　5.1.2.2 卡尔曼滤波器的参数选择第56-57页
　　　　　　5.1.2.3 基于卡尔曼滤波器的跟踪方法第57-58页
　　　　5.1.3 本文中跟踪的作用与效果第58-61页
　　　　　　5.1.3.1 跟踪预测感兴趣区域第58-60页
　　　　　　5.1.3.2 跟踪辅助定位第60-61页
　　5.2 多目标定位第61-73页
　　　　5.2.1 摄像机成像模型第61-63页
　　　　5.2.2 基于标定点的单目粗定位第63-67页
　　　　　　5.2.2.1 基于目标高度的单标定定位第63-64页
　　　　　　5.2.2.2 单目多标定定位第64-67页
　　　　5.2.3 多目视觉单目标精定位第67-70页
　　　　5.2.4 基于单目粗定位关联匹配的多目标精定位第70-73页
　　　　　　5.2.4.1 算法流程第71页
　　　　　　5.2.4.2 多目标关联匹配和场景分析第71-72页
　　　　　　5.2.4.3 三种定位方法对比与分析第72-73页
　　5.3 本章小结第73-74页
第六章 系统实现和性能分析第74-78页
　　6.1 PC机端软件实现第74-77页
　　　　6.1.1 PC机端主界面实现第75-76页
　　　　6.1.2 PC机端算法实现第76-77页
　　6.2 系统性能分析第77页
　　6.3 本章小结第77-78页
第七章 总结和展望第78-80页
　　7.1 本文工作总结第78页
　　7.2 未来工作展望第78-80页
致谢第80-81页
参考文献第81-84页
攻硕期间取得的研究成果第84-85页

本篇论文共85页，点击这进入下载页面。
 
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