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基于视频与射频的人员定位信息融合技术研究

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基于视频与射频的人员定位信息融合技术研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-9页
第一章 绪论第9-12页
  1.1 课题背景和意义第9页
  1.2 国内外研究动态第9-10页
  1.3 本文的主要贡献与创新第10-11页
  1.4 本文的结构安排第11-12页
第二章 视频检测跟踪及射频定位的基本理论第12-34页
  2.1 行人检测基本方法第12-18页
    2.1.1 HOG特征第13-14页
    2.1.2 支持向量机(SVM)第14-17页
    2.1.3 行人检测集上的实验效果第17-18页
  2.2 目标跟踪基本理论第18-29页
    2.2.1 贝叶斯最优估计第18-20页
    2.2.2 卡尔曼滤波第20-23页
    2.2.3 粒子滤波第23-29页
      2.2.3.1 蒙特卡罗积分第23-24页
      2.2.3.2 序贯重要性采样法第24-28页
      2.2.3.3 重采样第28-29页
  2.3 射频定位方法第29-31页
    2.3.1 基于RSSI的定位方法第29-30页
    2.3.2 TOA定位原理第30-31页
    2.3.3 TDOA定位原理第31页
  2.4 多源信息融合理论第31-33页
  2.5 本章小结第33-34页
第三章 视频与射频目标匹配技术研究第34-51页
  3.1 定位信息融合处理系统第34-37页
    3.1.1 射频定位系统第35-36页
    3.1.2 视频定位系统第36-37页
  3.2 摄像机标定与坐标投影变换第37-44页
    3.2.1 摄像机成像模型分析第38-42页
      3.2.1.1 成像模型中的坐标系及其关系第38-40页
      3.2.1.2 摄像机线性模型第40-41页
      3.2.1.3 图像畸变模型第41-42页
    3.2.2 三维投影变换第42-44页
  3.3 多目标位置关联算法研究第44-48页
    3.3.1 最优分配方法第44-47页
    3.3.2 行人检测结果及分析第47-48页
  3.4 多目标匹配试验结果分析第48-49页
  3.5 本章小结第49-51页
第四章 多目标融合跟踪技术研究第51-73页
  4.1 基于颜色特征的粒子滤波算法第51-57页
    4.1.1 目标颜色分布模型第51-53页
    4.1.2 基于颜色直方图的粒子滤波方法第53-56页
    4.1.3 实际数据集的试验结果分析第56-57页
  4.2 基于蒙塔卡罗方法的多目标融合跟踪技术研究第57-72页
    4.2.1 多目标状态模型设计第59-62页
    4.2.2 多目标融合观测模型第62-63页
    4.2.3 基于蒙特卡洛的多目标跟踪实现第63-68页
      4.2.3.1 粒子采样第64-66页
      4.2.3.2 数据关联第66-67页
      4.2.3.3 目标状态估计第67-68页
    4.2.4 试验结果分析第68-72页
  4.3 本章小结第72-73页
第五章 全文总结与展望第73-74页
致谢第74-75页
参考文献第75-79页

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