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基于运动特征的目标检测识别
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基于运动特征的目标检测识别
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第一章 绪论第9-15页
　　1.1 课题研究背景以及意义第9页
　　1.2 目标检测识别技术研究现状第9-12页
　　　　1.2.1 交通公路场景的目标检测识别研究现状第10-11页
　　　　1.2.2 公交车客流人数统计研究现状第11-12页
　　1.3 研究难点第12-13页
　　1.4 本论文主要研究内容第13-15页
第二章 单目视觉场景下的目标运动特征检测第15-24页
　　2.1 应用场景简介第15页
　　2.2 常见的运动目标检测跟踪算法第15-16页
　　　　2.2.1 常见的车辆检测方法第15页
　　　　2.2.2 常见的车辆跟踪方法第15-16页
　　2.3 运动目标的检测跟踪算法设计第16-23页
　　　　2.3.1 运动区域检测第16-17页
　　　　2.3.2 运动区域特征点提取第17-20页
　　　　2.3.3 特征点模版设计第20-22页
　　　　2.3.4 模版匹配第22-23页
　　2.4 本章总结第23-24页
第三章 基于运动车辆轨迹场的目标运动识别第24-32页
　　3.1 运动车辆轨迹场简介第24-25页
　　3.2 车辆运动轨迹场生成与更新第25-29页
　　　　3.2.1 运动目标的轨迹保存第25-26页
　　　　3.2.2 车辆轨迹场的初始化第26-28页
　　　　3.2.3 车辆轨迹场的更新第28-29页
　　3.3 运动目标的行为分析与识别第29-31页
　　3.4 本章总结第31-32页
第四章 双目视觉场景下的目标运动特征检测第32-46页
　　4.1 应用场景简介第32-33页
　　4.2 双目相机原理第33-37页
　　　　4.2.1 立体视觉成像原理第33-34页
　　　　4.2.2 双目相机图像标定第34页
　　　　4.2.3 双目相机图像矫正第34-35页
　　　　4.2.4 深度图生成第35-37页
　　4.3 利用深度图构建三维信息第37-38页
　　4.4 运动目标的检测跟踪算法设计第38-45页
　　　　4.4.1 运动目标快速锁定第38-43页
　　　　4.4.2 运动目标跟踪第43-45页
　　4.5 本章总结第45-46页
第五章 基于运动特征三维信息的目标识别第46-62页
　　5.1 跟踪轨迹三维信息获取第46-54页
　　　　5.1.1 摄像机三维标定的基本原理介绍第47页
　　　　5.1.2 摄像机标定常用坐标系第47页
　　　　5.1.3 摄像机成像模型第47-50页
　　　　5.1.4 摄像机的三维标定第50-51页
　　　　5.1.5 图像坐标点与世界坐标系之间的相互转换第51-52页
　　　　5.1.6 三维世界坐标系的建立第52-54页
　　5.2 朴素贝叶斯分类第54-61页
　　　　5.2.1 朴素贝叶斯分类器简介第54-55页
　　　　5.2.2 常态轨迹与干扰轨迹比较分析第55-58页
　　　　5.2.3 三维运动轨迹的运动特征提取第58-59页
　　　　5.2.4 朴素贝叶斯样本训练第59-60页
　　　　5.2.5 朴素贝叶斯分类样本验证第60-61页
　　5.3 本章总结第61-62页
总结与展望第62-63页
参考文献第63-66页
致谢第66页

本篇论文共66页，点击这进入下载页面。
 
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