内河航运船舶视觉跟踪算法

内容简介

[

　　随着网络和计算机技术的飞速发展。内河航道信息化成为航运安全监管的一种有效途径，航运视频监控系统在海事监管中发挥着越来越重要的作用。为了进一步提高航运视频监控的智能化水平，《内河航运船舶视觉跟踪算法/现代航运与物流：安全·绿色·智能技术研究丛书》重点研究了基于视觉的内河船舶动态自动跟踪的算法。为了使读肯系统地了解船舶动态跟踪领域的理论及算法，《内河航运船舶视觉跟踪算法/现代航运与物流：安全·绿色·智能技术研究丛书》分析了船舶动态跟踪的国内外研究现状，讨论了内河船舶视觉跟踪的特点和难点，详细介绍了基于Mean Shift、TLD（Tracking Leaning Detection）、MII（Multiple Instance Learning）、粒子滤波和压缩跟踪（Compressive Tracking）等理论构建适合内河特定场景下船舶跟踪系统的算法设计的全部研究成果。　　《内河航运船舶视觉跟踪算法/现代航运与物流：安全·绿色·智能技术研究丛书》的特点是将算法理论分析与仿真实验相结合，可以让读者清晰地掌握算法原理和应用中存在的问题以及解决问题的方向。《内河航运船舶视觉跟踪算法/现代航运与物流：安全·绿色·智能技术研究丛书》内容涉及信息处理、计算机视觉、智能视频监控等领域。　　《内河航运船舶视觉跟踪算法/现代航运与物流：安全·绿色·智能技术研究丛书》可作为计算机、自动化、信息处理和交通工程等专业高年级本科生和研究生的学习用书，也可以作为从事视频处理和智能视频分析的研发人员的参考书。

]

目录

1 概论1．1 引言1．2 国内外研究现状1．2．1 内河船舶视觉跟踪研究现状分析1．2．2 视觉跟踪算法现状分析1．3 内河船舶视觉跟踪系统分析1．3．1 内河船舶视觉跟踪系统的特点1．3．2 内河船舶视觉跟踪难点1．3．3 内河船舶视觉跟踪算法性能评价指标1．4 内河船舶视觉跟踪标准库建设1．4．1 标准库建设的必要性1．4．2 标准库内容分析本章参考文献2 基于滤波理论的内河船舶视觉跟踪2．1 Kalman滤波器2．2 粒子滤波理论2．2．1 贝叶斯估计2．2．2 蒙特卡洛方法2．3 粒子滤波器2．3．1 粒子滤波器原理2．3．2 粒子滤波器算法描述2．4 基于粒子滤波算法的目标跟踪2．5 基于滤波理论的船舶跟踪实验及算法分析2．5．1 基于卡尔曼滤波的船舶跟踪实验及分析2．5．2 基于粒子滤波的船舶跟踪实验及分析本章参考文献3 Mean Shift内河船舶跟踪算法3．1 基本Mean Shift算法3．2 扩腱Mean Shift算法3．3 Mean Shift算法物理学含义3．4 Mean Shift船舶跟踪算法3．4．1 算法原理3 4．2 跟踪流程图3 4．3 程序设计步骤3．4．4 算法分析本章参考文献4 MIL内河船舶跟踪算法4．1 算法原理4．1．1 图像的表示4 1．2 运动模型4．1．3 外观模型4．2 算法分析本章参考文献5 随机投影内河船舶跟踪算法5．1 随机投影理论5．2 算法原理5．3 算法分析5．3．1 原始信号属性j．3 2 随机观测矩阵5 3．3 尺度跟踪5．3．4 遮挡跟踪本章参考文献6 正交粒子滤波低秩约束随机投影内河船舶跟踪算法6．1 贝叶斯状态估计6．2 状态转移密度设计6．3 建议分布选择6．4 正交实验原理6．5 正交实验设计6．6 正交粒子滤波6．7 观测似然概率密度设计6．7．1 随机观测矩阵6．7．2 目标判定准则6．8 算法分析本章参考文献7 跟踪检测协同内河船舶跟踪算法7．1 算法原理7．1．1 跟踪模块7．1．2 检测模块7．1．3 位置估计7．1．4 学习模块7．2 算法分析本章参考文献8 实验对比及分析8．1 参数设置8．2 评价指标8．3 定性实验结果及分析8．4 定量实验结果及分析

封面

书名:内河航运船舶视觉跟踪算法

作者:滕飞，刘清著

页数:121页

定价:¥58.0

出版社:武汉理工大学出版社

出版日期:2017-09-01

ISBN:9787562954941

PDF电子书大小:33MB 高清扫描完整版