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基于DSP的多运动目标检测与跟踪技术研究

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基于DSP的多运动目标检测与跟踪技术研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-12页
第一章 绪论第12-17页
  · 课题研究的背景和意义第12-13页
  · 课题在国内外研究和应用现状第13-14页
  · 智能视觉监控关键技术第14-16页
    · 运动目标检测技术第14-15页
    · 运动目标跟踪技术第15-16页
  · 本文的研究内容和论文安排第16-17页
第二章 运动目标检测技术概述第17-27页
  · 光流场法第17-19页
  · 帧间差分法第19-22页
    · 帧差法原理介绍第19-21页
    · 实验结果及分析第21-22页
  · 背景减法第22-26页
    · 背景减法原理介绍第22-23页
    · 背景建模方法第23-25页
    · 实验结果及分析第25-26页
  · 运动目标检测方法比较第26页
  · 本章小结第26-27页
第三章 基于改进背景减法的目标检测算法第27-38页
  · 背景减法面临的问题第27-28页
  · 基于改进背景减法的目标检测第28-33页
    · 算法基本思想第29页
    · 背景模型的初始化第29页
    · 运动目标的检测第29页
    · 背景模型的更新策略第29-31页
    · 运动目标的分割第31-33页
  · 实验结果及分析第33-36页
  · 本章小结第36-38页
第四章 运动目标跟踪技术研究第38-53页
  · 常用目标跟踪方法介绍第38-40页
    · 基于模型的跟踪方法第38-39页
    · 基于区域的跟踪方法第39页
    · 基于轮廓的跟踪方法第39-40页
    · 基于特征的跟踪方法第40页
  · 基于目标特征和KALMAN 预测相结合的跟踪算法第40-49页
    · 跟踪算法的基本组成第40-41页
    · 目标特征的提取与匹配第41-42页
    · KALMAN 滤波器第42-45页
    · KALMAN 滤波器应用于运动目标跟踪第45-47页
    · 多目标跟踪策略第47-49页
    · 算法实现步骤第49页
  · 实验结果及分析第49-52页
  · 本章小结第52-53页
第五章 算法在DSP 平台上的实现第53-61页
  · 系统开发平台介绍第53-54页
    · 硬件平台第53-54页
    · DM6437 处理器第54页
  · 算法的移植与优化第54-60页
    · 算法移植第54-55页
    · 算法优化策略及具体方法第55-60页
  · 本章小结第60-61页
第六章 总结与展望第61-63页
  · 论文工作总结第61页
  · 未来的工作与展望第61-63页
参考文献第63-67页
攻读硕士学位期间发表的论文第67-68页

本篇论文共68页,点击这进入下载页面
 
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