基于CamShift的无人机目标跟踪算法与应用研究

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附表索引

第1章 绪论

1.1 课题研究背景与意义

1.2 研究现状

1.2.1 视频跟踪的研究现状

1.2.2 无人机目标跟踪研究现状

1.3 目标跟踪算法面对的难点

1.4 论文的主要内容与安排

1.4.1论文的主要内容

1.4.2 论文的结构安排

第2章 视频目标跟踪算法

2.1 目标跟踪算法原理

2.2 视频目标跟踪算法分类

2.2.1 基于特征的目标跟踪算法

2.2.2 基于区域的目标跟踪算法

2.2.3 基于运动目标检测的跟踪算法

2.2.4 基于机器学习的目标跟踪算法

2.3 基于视频的目标跟踪中常用算法

2.3.1 基于子空间的目标跟踪算法

2.3.2 基于稀疏表示的目标跟踪算法

2.3.3 基于判别学习的目标跟踪算法

2.4 本章小结

第3章 CamShift算法的相关理论

3.1 MeanShift算法理论

3.1.1 概率密度估计理论

3.1.2 MeanShift迭代理论

3.2 基于MeanShift的目标跟踪算法

3.2.1 目标模型

3.2.2 构建候选目标模型

3.2.3 MeanShift算法的工作流程

3.3 CamShift目标跟踪算法

3.4 Kalman滤波算法

3.5 本章小结

第4章 改进的CamShift目标跟踪算法

4.1 传统算法目前面对的问题

4.2改进的CamShift目标跟踪算法

4.2.1 LBP纹理特征提取

4.2.2 Haar纹理特征提取

4.2.3 HLBP特征

4.2.4改进算法的基本流程

4.2.5仿真实现结果

4.2.6 实验仿真结果分析

4.3 本章小结

第5章 改进算法在祁连山环境保护中的应用

5.1 仿真实验结果

5.2 仿真实验结果分析

5.3 本章小结

总结与展望

参考文献

致谢

附录A 攻读学位期间所发表的学术论文

附录B 攻读学位期间所参与的科研项目