|
|
|
|
基于车载鱼眼机的运动目标检测与跟踪算法的研究 |
| |
| 论文目录 |
| |
| 摘要 | 第1-6页 | | Abstract | 第6-11页 | | 第1章 绪论 | 第11-14页 | | ·研究背景 | 第11页 | | ·研究现状及发展动态 | 第11-13页 | | ·国外研究现状 | 第11-12页 | | ·国内研究现状 | 第12页 | | ·发展前景 | 第12-13页 | | ·本文的主要工作 | 第13-14页 | | ·本文的主要研究内容 | 第13页 | | ·本文的组织结构 | 第13-14页 | | 第2章 运动目标检测与跟踪技术 | 第14-39页 | | ·常用的运动目标检测方法 | 第14-16页 | | ·帧间差分法 | 第14-15页 | | ·背景差分法 | 第15-16页 | | ·光流法 | 第16页 | | ·常用的跟踪算法 | 第16-39页 | | ·卡尔曼滤波 | 第16-19页 | | ·卡尔曼滤波原理 | 第16-18页 | | ·卡尔曼滤波器 | 第18-19页 | | ·卡尔曼滤波的优缺点 | 第19页 | | ·Mean Shift算法 | 第19-23页 | | ·Mean Shift算法原理 | 第19-21页 | | ·Mean Shift算法 | 第21-23页 | | ·Mean Shift算法优缺点 | 第23页 | | ·粒子滤波 | 第23-39页 | | ·粒子滤波概述 | 第23-24页 | | ·贝叶斯滤波原理 | 第24-27页 | | ·粒子滤波原理 | 第27-36页 | | ·粒子滤波算法描述 | 第36-37页 | | ·粒子滤波算法总结 | 第37-39页 | | 第3章 运动目标检测技术的研究 | 第39-45页 | | ·特征检测与匹配 | 第40-41页 | | ·自运动估计 | 第41-42页 | | ·自运动补偿 | 第42-43页 | | ·图像差分 | 第43-44页 | | ·本章小结 | 第44-45页 | | 第4章 改进的粒子滤波 | 第45-52页 | | ·引言 | 第45页 | | ·粒子滤波算法 | 第45-51页 | | ·粒子滤波描述 | 第45-46页 | | ·颜色直方图 | 第46-47页 | | ·差分图 | 第47-48页 | | ·粒子滤波算法的实现 | 第48-51页 | | ·本章小结 | 第51-52页 | | 第5章 基于鱼眼相机目标检测与跟踪实验 | 第52-55页 | | ·算法设计与实现 | 第52页 | | ·算法运行环境 | 第52-53页 | | ·软件环境 | 第52-53页 | | ·硬件环境 | 第53页 | | ·实验结果分析 | 第53-54页 | | ·本章小结 | 第54-55页 | | 第6章 总结与展望 | 第55-57页 | | ·总结 | 第55页 | | ·工作展望 | 第55-57页 | | 参考文献 | 第57-61页 | | 致谢 | 第61页 |
|
|
|
|
论文编号BS1759821，这篇论文共61页
会员购买按0.35元/页下载，共需支付21.35元。 直接购买按0.5元/页下载，共需要支付30.5元 。 |
 |
 |
我还不是会员，注册会员！
会员下载更优惠!充值送钱！ |
我只需要这篇，无需注册！
直接网上支付，方便快捷！ |
|
|
|
版权申明：本目录由www.jylw.com网站制作，本站并未收录原文，如果您是作者，需要删除本篇论文目录请通过QQ或其它联系方式告知我们，我们承诺24小时内删除。 |
|
|
广告服务