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基于无人机视觉的运动目标检测及跟踪算法研究

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基于无人机视觉的运动目标检测及跟踪算法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-10页
第一章 绪论第10-16页
  1.1 课题研究背景与实践意义第10-11页
  1.2 国内外研究现状第11-14页
    1.2.1 无人机技术发展现状第11-12页
    1.2.2 视觉目标检测与跟踪技术发展现状第12-14页
  1.3 本文主要研究内容及章节安排第14-16页
    1.3.1 本文主要研究内容第14-15页
    1.3.2 本文章节安排第15-16页
第二章 四旋翼无人机视觉跟踪系统第16-24页
  2.1 四旋翼无人机飞行结构及原理第16-18页
    2.1.1 四旋翼无人机飞行结构第16页
    2.1.2 四旋翼无人机飞行原理第16-18页
  2.2 四旋翼无人机视觉系统第18-21页
    2.2.1 无人机控制系统简介第18-19页
    2.2.2 四旋翼无人机视觉系统第19-21页
  2.3 四旋翼无人机视频处理流程第21-23页
    2.3.1 镜头测试及矫正第21-23页
    2.3.2 TMS320DM8148处理器第23页
  2.4 本章小结第23-24页
第三章 图像区域显著性检测算法第24-42页
  3.1 基于视觉的显著性图像模型第24-26页
    3.1.1 人眼视觉形成简介第24-25页
    3.1.2 人眼成像与相机成像关系第25-26页
    3.1.3 视觉显著性模型第26页
  3.2 显著性检测特征提取第26-28页
    3.2.1 RGB颜色特征第27页
    3.2.2 LAB颜色特征第27-28页
    3.2.3 强度特征第28页
    3.2.4 Gabor局部方向特征第28页
  3.3 显著性检测评价方法第28-30页
    3.3.1 主观评价方法第28-29页
    3.3.2 客观评价方法第29-30页
  3.4 典型显著性检测算法第30-35页
    3.4.1 ITTI算法第30-31页
    3.4.2 AC算法第31页
    3.4.3 IG算法第31-32页
    3.4.4 HC算法第32-33页
    3.4.5 GMR算法第33-35页
  3.5 改进GMR算法第35-38页
    3.5.1 SLIC分割算法第36页
    3.5.2 改进方法第36-38页
  3.6 实验结果及分析第38-41页
  3.7 本章小结第41-42页
第四章 基于相关滤波器的运动目标跟踪算法第42-62页
  4.1 信号相关性与图像相关性第42-43页
    4.1.1 信号相关性第42-43页
    4.1.2 图像相关性第43页
  4.2 相关滤波器跟踪算法发展现状第43-44页
  4.3 相关滤波器跟踪算法通用模型第44-47页
    4.3.1 相关滤波器跟踪算法通用框架第44页
    4.3.2 相关滤波器跟踪算法数学模型第44-45页
    4.3.3 相关滤波器训练方法第45-47页
  4.4 运动目标跟踪评价方法第47-49页
    4.4.1 视频目标跟踪数据库第47-48页
    4.4.2 距离精度评价方法第48页
    4.4.3 边框重叠率评价方法第48页
    4.4.4 鲁棒性评价方法第48-49页
  4.5 典型相关滤波器跟踪算法第49-58页
    4.5.1 MOSSE算法第49-50页
    4.5.2 CSK算法第50-52页
    4.5.3 STC算法第52-55页
    4.5.4 KCF算法第55-58页
  4.6 实验结果及分析第58-61页
  4.7 本章小结第61-62页
第五章 改进KCF算法第62-72页
  5.1 KCF算法初始化改进第62-64页
    5.1.1 基于显著性检测初始化改进第62页
    5.1.2 实验效果及分析第62-64页
  5.2 KCF算法多尺度改进第64-69页
    5.2.1 基于Mean Shift多尺度改进第64-66页
    5.2.2 实验结果及分析第66-69页
  5.3 综合实验结果及分析第69-71页
  5.4 本章小结第71-72页
第六章 总结与展望第72-74页
  6.1 本文主要研究内容第72页
  6.2 对未来研究的展望第72-74页
参考文献第74-78页
攻读学位期间取得的研究成果第78-79页
致谢第79页

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