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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于粒子滤波的近场目标跟踪算法研究
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基于粒子滤波的近场目标跟踪算法研究
 
     论文目录
 
摘要第1-4页
Abstract第4-7页
第一章 绪论第7-13页
   ·课题研究来源第7页
   ·选题背景及意义第7-8页
   ·研究现状与应用前景第8-10页
   ·论文的内容和结构安排第10-13页
第二章 系统的设计及开发平台的介绍第13-25页
   ·系统组成及原理第13-14页
     ·系统组成第13-14页
     ·方法及原理第14页
   ·硬件设备第14-18页
     ·DM6446 平台第14-15页
     ·DM6446 主处理器第15-17页
     ·视频处理子系统(VPSS)第17-18页
   ·软件资源第18-22页
     ·DaVinci 技术第18页
     ·DM6446 平台架构第18-19页
     ·软件开发的流程第19-20页
     ·内存分配第20页
     ·Codec Engine 应用第20-22页
   ·CCS 软件第22页
   ·本章小结第22-25页
第三章 视频近场目标的检测与跟踪算法第25-37页
   ·视频近场目标的经典跟踪算法第25-30页
     ·Mean-shift 算法第25-28页
     ·卡尔曼滤波(KF)目标跟踪算法第28-29页
     ·扩展卡尔曼滤波(EKF)目标跟踪算法第29-30页
     ·无味卡尔曼滤波(UKF)目标跟踪算法第30页
   ·常见的目标检测算法第30-34页
     ·背景减除法第30-32页
     ·帧差法第32-33页
     ·光流法第33-34页
   ·本文采用的近场运动目标的检测方法第34-36页
   ·本章小结第36-37页
第四章 基于粒子滤波的近场目标跟踪算法实现第37-53页
   ·引言第37页
   ·粒子滤波理论来源第37-40页
     ·贝叶斯滤波算法第37-39页
     ·蒙特卡洛积分第39-40页
   ·粒子滤波第40-43页
     ·序贯重要性采样第40-42页
     ·采样重要性重采样第42页
     ·粒子滤波的缺陷第42-43页
   ·基于达芬奇平台下粒子滤波算法的实现第43-50页
     ·DM6446 平台的软件实现第43-46页
     ·视频近场目标跟踪的算法实现第46-50页
   ·跟踪结果及分析第50-52页
   ·本章小结第52-53页
第五章 基于基本粒子滤波算法的改进及实现第53-59页
   ·引言第53页
   ·状态转移方程建模第53-55页
   ·跟踪目标建模第55-57页
   ·改进算法的测试结果及分析第57-58页
   ·本章小结第58-59页
第六章 总结与展望第59-61页
   ·全文工作总结第59页
   ·研究展望第59-61页
致谢第61-63页
参考文献第63-68页

 
 
论文编号BS2157720,这篇论文共68
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