基于计算机视觉的大规模群体运动三维轨迹的获取及性能优化

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图目录

摘要

Abstract

引言

第1章 绪论

1.1 大规模群体运动研究的科学意义

1.1.1 生物个体的大规模群体运动

1.1.2 一般个体的大规模群体运动

1.1.3 虚拟个体的大规模群体运动

1.2 三维轨迹获取的意义

1.3 三维轨迹获取的一般方法

1.4 计算机视觉获取大规模群体三维轨迹

1.5 本文的贡献

1.6 本章小结

第2章 立体视觉三维轨迹获取系统

2.1 轨迹获取中的问题与方法

2.2 目标检测

2.3 三维重建

2.3.1 多相机几何与相机标定

2.3.2 立体匹配与极线几何

2.3.3 大规模群体情况下的问题

2.4 目标跟踪

2.4.1 简单动力学模型

2.4.2 概率论模型

2.5 典型系统

2.5.1 跟踪优先系统

2.5.2 重建优先系统

2.5.3 平行系统

2.6 本章小结

第3章 双目系统的视点位置优化

3.1 目标跟踪与歧义消除

3.1.1 几何基础

3.1.2 动力学约束的作用

3.1.3 严重歧义场景

3.2 视点位置优化

3.2.1 集群平移

3.2.2 集群旋转

3.2.3 实际场景优化思路

3.3 立体匹配歧义建模

3.3.1 标准化歧义度(NAR)

3.3.2 歧义减少率(ADR)

3.4 视点位置优化实验及结果

3.4.1 模拟粒子群实验

3.4.2 棋盘格实验

3.4.3 布料实验

3.4.4 算法精度对比实验

3.5 多视点环境下的视点位置优化

3.6 本章小结

第4章 结论与展望

参考文献

攻读硕士期间的主要工作

致谢