交通场景中智能多目标跟踪技术研究



交通场景中智能多目标跟踪技术研究

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交通场景中智能多目标跟踪技术研究

论文目录
摘要	第1-5 页
Abstract	第5-8 页
1 绪论	第8-16 页
· 研究背景与意义	第8-9 页
· 国内外研究现状	第9-13 页
· 研究内容	第13-14 页
· 本文结构	第14-16 页
2 融合多高斯模型与Graph Cuts 的目标信息提取	第16-33 页
· 引言	第16-17 页
· 自适应的多高斯混合背景模型	第17-18 页
· Graph Cuts 分割技术	第18-21 页
· 基于高斯建模及Graph Cuts 优化的目标提取	第21-27 页
· 基于概率密度图及Gibbs 能量优化的目标提取	第27-32 页
· 本章小结	第32-33 页
3 基于多重信息融合的目标跟踪算法	第33-56 页
· 引言	第33-34 页
· 预测模型	第34-35 页
· 融合形状约束及Graph Cuts 窄带优化的跟踪算法	第35-44 页
· 融合模板与区域信息的跟踪算法	第44-50 页
· 融合模板区域信息及形状优化的跟踪算法	第50-55 页
· 本章小结	第55-56 页
4 多目标自动跟踪系统	第56-65 页
· 引言	第56-57 页
· 系统设计	第57-58 页
· 目标检测	第58-60 页
· 多目标跟踪与管理	第60-61 页
· 算法描述	第61-63 页
· 实验结果与分析	第63-64 页
· 本章小结	第64-65 页
5 测试与分析	第65-72 页
· 评价标准	第65-66 页
· 测试环境	第66 页
· 性能测试与分析	第66-71 页
· 本章小结	第71-72 页
6 总结与展望	第72-74 页
· 工作总结	第72-73 页
· 研究展望	第73-74 页
致谢	第74-76 页
参考文献	第76-79 页

本篇论文共79页，点击这进入下载页面。

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