城区交通场景中运动目标视觉跟踪方法研究



城区交通场景中运动目标视觉跟踪方法研究

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城区交通场景中运动目标视觉跟踪方法研究

论文目录
中文摘要	第1-5 页
英文摘要	第5-9 页
1 绪论	第9-19 页
· 引言	第9-10 页
· 选题背景和意义	第10-12 页
· 目标跟踪方法及其研究现状	第12-17 页
· 本文的创新点及其内容安排	第17-19 页
· 本文创新点	第17-18 页
· 本文内容安排	第18-19 页
2 均值漂移理论与粒子滤波理论	第19-37 页
· 引言	第19 页
· 无参密度估计理论	第19-22 页
· 参数密度估计	第20 页
· 无参密度估计	第20-21 页
· 无参密度估计函数的收敛性	第21-22 页
· 均值漂移向量	第22-24 页
· 均值漂移在目标跟踪中的应用	第24-26 页
· 参考目标模型描述	第24-25 页
· 候选目标模型描述	第25 页
· 相似性度量	第25 页
· 目标定位	第25-26 页
· 粒子滤波理论	第26-35 页
· 贝叶斯滤波原理	第27-30 页
· 蒙特卡罗方法	第30-31 页
· 序列重要性采样	第31-32 页
· 粒子退化问题	第32-35 页
· 本章小结	第35-37 页
3 基于均值漂移和卡尔曼滤波的目标跟踪	第37-47 页
· 引言	第37 页
· 卡尔曼滤波器	第37-39 页
· 卡尔曼滤波器原理	第38 页
· 卡尔曼滤波器建模	第38-39 页
· 目标遮挡问题的解决方法	第39-41 页
· 本章算法流程	第41-43 页
· 实验及结果分析	第43-45 页
· 本章小结	第45-47 页
4 基于核直方图的粒子滤波算法	第47-57 页
· 引言	第47-48 页
· 系统建模	第48-50 页
· 动态模型	第48-49 页
· 观测模型	第49-50 页
· 观测模型的更新	第50-51 页
· 核函数的选择和带宽的确定	第51 页
· 目标位置的确定	第51 页
· 本章算法结构	第51-54 页
· 实验结果与分析	第54-56 页
· 本章小结	第56-57 页
5 总结与展望	第57-59 页
· 总结	第57 页
· 展望	第57-59 页
致谢	第59-60 页
参考文献	第60-65 页
附录	第65 页
A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录	第65 页
B. 作者在攻读学位期间参加的科研项目及得奖情况	第65页

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