反无人机系统中目标识别和跟踪算法研究

目录

声明

第1章 引言

1.1 课题研究的背景及意义

1.2 反无人机系统组成

1.3 目标检测算法的研究现状

1.3.1 运动目标检测算法的分类

1.3.2 运动目标检测算法的发展现状

1.3.3 目标识别算法的分类

1.3.4 目标识别算法的发展现状

1.4 目标跟踪算法的研究现状

1.4.1 目标跟踪算法的分类

1.4.2 目标跟踪算法发展现状

1.5 论文的主要研究工作及章节安排

第2章 运动目标检测算法以及目标识别

2.1 几种运动目标检测算法

2.1.1 帧间差分法

2.1.2 背景差分法

2.1.3 Vibe算法

2.1.4 光流算法

2.2 基于时空连续性的运动目标检测

2.2.1 时空连续性原理

2.2.2 基于时空连续性的运动目标检测

2.3 基于时空连续性的运动目标检测结果分析

2.4 无人机识别算法

2.4.1 YOLO识别算法

2.4.2 数据集构建以及神经网络训练

2.5 无人机识别算法结果分析

2.6 本章小结

第3章 反无人机场景中跟踪算法研究

3.1 几种实时性目标跟踪算法

3.1.1 CN跟踪跟踪算法

3.1.2 STC 算法

3.1.3 BACF算法

3.1.4 ECO算法

3.2 反无人机场景中几种实时目标跟踪算法的对比分析

3.2.1 反无人机场景数据集的构建

3.2.2 几种实时目标跟踪算法的对比

3.3 改进的STC跟踪算法及结果分析

3.3.1 改进的STC 跟踪算法

3.3.2 改进的STC 跟踪算法结果分析

3.4 本章小结

第4章 反无人机系统光电模块框架的搭建

4.1 反无人机系统光电模块组成

4.1.1 双摄像机

4.1.2 双处理器

4.1.3 伺服云台

4.2 云台跟随策略

4.3 多进程通信

4.4 反无人机光电模块上位机

4.4.1 无人机光电模块界面软件

4.4.2 无人机光电模块流程图

4.5 本章小结

总结与展望

参考文献

攻读硕士学位期间取得的学术成果

致谢