基于相对运动网络和贝叶斯概率估计的多目标跟踪方法研究



基于相对运动网络和贝叶斯概率估计的多目标跟踪方法研究

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基于相对运动网络和贝叶斯概率估计的多目标跟踪方法研究

论文目录
致谢	第1-6页
摘要	第6-7页
ABSTRACT	第7-11页
1 引言	第11-18页
1.1 研究背景及意义	第11-12页
1.2 国内外研究现状	第12-16页
1.2.1 视觉多目标跟踪算法	第13-15页
1.2.2 在线的视觉多目标跟踪算法	第15-16页
1.3 论文的研究的内容及组织结构	第16-18页
2 相关理论基础	第18-33页
2.1 基于DPM的检测算法	第18-23页
2.1.1 HOG特征描述	第19-20页
2.1.2 DPM模型	第20-21页
2.1.3 DPM检测流程	第21-23页
2.2 基于MEANSHIFT的跟踪算法	第23页
2.3 相对运动网络	第23-25页
2.4 基于贝叶斯滤波的跟踪算法	第25-31页
2.4.1 MCMC算法	第27-29页
2.4.2 RJMCMC算法	第29-31页
2.5 本章小结	第31-33页
3 基于相对运动网络的贝叶斯概率估计多目标跟踪算法	第33-52页
3.1 多目标跟踪系统框架	第33-35页
3.2 基于相对运动网络的贝叶斯概率估计算法	第35-49页
3.2.1 观测似然度	第35-40页
3.2.2 运动先验概率	第40-43页
3.2.3 贝叶斯概率估计算法	第43-49页
3.3 基于相对运动网络的贝叶斯概率估计算法实现	第49-51页
3.4 本章小结	第51-52页
4 实验结果与分析	第52-63页
4.1 实验环境	第52页
4.2 数据集	第52-54页
4.3 评估指标	第54-55页
4.4 实验结果及分析	第55-62页
4.4.1 评估实验结果分析	第55-56页
4.4.2 对比实验及结果分析	第56-62页
4.5 本章小结	第62-63页
5 结论与展望	第63-65页
参考文献	第65-69页
图索引	第69-70页
表索引	第70-71页
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果	第71-73页
学位论文数据集	第73页

本篇论文共73页，点击这进入下载页面。

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