视频监控中遮挡条件下多运动目标跟踪技术研究

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视频监控中遮挡条件下多运动目标跟踪技术研究

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视频监控中遮挡条件下多运动目标跟踪技术研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-11页
第1章绪论	第11-17页
1.1 课题背景	第11-12页
1.2 研究目标和意义	第12-14页
1.3 国内外研究现状	第14-15页
1.4 论文的组织结构	第15-17页
第2章相关技术简介	第17-33页
2.1 视频预处理	第17-25页
2.1.1 图像去模糊	第17-18页
2.1.2 视频稳像	第18-20页
2.1.3 图像预处理	第20-25页
2.2 运动目标检测	第25-28页
2.2.1 光流法	第25-26页
2.2.2 相邻帧差法	第26-27页
2.2.3 背景差法	第27页
2.2.4 边缘检测方法	第27-28页
2.3 运动目标跟踪	第28-32页
2.3.1 基本的目标跟踪方法	第28-30页
2.3.2 多目标跟踪方法	第30-31页
2.3.3 研究现状分析	第31-32页
2.4 本章小结	第32-33页
第3章单目标跟踪算法	第33-49页
3.1 Mean-shift目标跟踪算法	第34-37页
3.1.1 目标图像的建模	第34-35页
3.1.2 相似性度量	第35页
3.1.3 Mean-shift目标跟踪算法	第35-37页
3.2 Harris角点检测方法	第37-40页
3.3 Kalman滤波	第40页
3.4 基于在线多示例学习的跟踪算法	第40-42页
3.5 改进算法	第42-47页
3.5.1 改进的Mean-shift算法	第43-45页
3.5.2 基于Kalman的跟踪算法	第45-47页
3.5.3 基于角点的跟踪算法	第47页
3.6 本章小结	第47-49页
第4章多目标跟踪算法	第49-61页
4.1 多运动目标检测	第50-52页
4.1.1 HOG特征	第50-51页
4.1.2 基于分类器的行人检测	第51-52页
4.1.3 稀疏检测	第52页
4.2 多运动目标跟踪	第52-59页
4.2.1 基于Kalman滤波器的状态估计	第52-53页
4.2.2 运动目标模型的建立	第53页
4.2.3 目标状态分类	第53-55页
4.2.4 遮挡检测	第55-58页
4.2.5 遮挡处理	第58-59页
4.3 本章小结	第59-61页
第5章实验设计及结果分析	第61-73页
5.1 实验环境	第61-62页
5.1.1 开发使用的软硬件环境	第61页
5.1.2 实验平台搭建	第61-62页
5.2 算法可行性分析	第62-69页
5.2.1 改进算法	第63-67页
5.2.2 计算场景遮挡物遮挡边界算法	第67-68页
5.2.3 多目标跟踪	第68-69页
5.3 算法性能评估	第69-72页
5.4 本章小结	第72-73页
第6章结论与展望	第73-75页
6.1 全文总结	第73页
6.2 未来工作与展望	第73-75页
参考文献	第75-79页
致谢	第79-81页
科研项目和论文发表情况	第81页

本篇论文共81页，点击这进入下载页面。

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