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內(nèi)河航運(yùn)船舶視覺跟蹤算法

內(nèi)河航運(yùn)船舶視覺跟蹤算法

定 價(jià):¥45.00

作 者: 滕飛,劉清
出版社: 武漢理工大學(xué)出版社
叢編項(xiàng):
標(biāo) 簽: 暫缺

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ISBN: 9787562951025 出版時(shí)間: 2017-09-01 包裝:
開本: 16開 頁(yè)數(shù): 121 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡(jiǎn)介

  隨著網(wǎng)絡(luò)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展。內(nèi)河航道信息化成為航運(yùn)安全監(jiān)管的一種有效途徑,航運(yùn)視頻監(jiān)控系統(tǒng)在海事監(jiān)管中發(fā)揮著越來越重要的作用。為了進(jìn)一步提高航運(yùn)視頻監(jiān)控的智能化水平,《內(nèi)河航運(yùn)船舶視覺跟蹤算法/現(xiàn)代航運(yùn)與物流:安全·綠色·智能技術(shù)研究叢書》重點(diǎn)研究了基于視覺的內(nèi)河船舶動(dòng)態(tài)自動(dòng)跟蹤的算法。為了使讀肯系統(tǒng)地了解船舶動(dòng)態(tài)跟蹤領(lǐng)域的理論及算法,《內(nèi)河航運(yùn)船舶視覺跟蹤算法/現(xiàn)代航運(yùn)與物流:安全·綠色·智能技術(shù)研究叢書》分析了船舶動(dòng)態(tài)跟蹤的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀,討論了內(nèi)河船舶視覺跟蹤的特點(diǎn)和難點(diǎn),詳細(xì)介紹了基于Mean Shift、TLD(Tracking Leaning Detection)、MII(Multiple Instance Learning)、粒子濾波和壓縮跟蹤(Compressive Tracking)等理論構(gòu)建適合內(nèi)河特定場(chǎng)景下船舶跟蹤系統(tǒng)的算法設(shè)計(jì)的全部研究成果?!秲?nèi)河航運(yùn)船舶視覺跟蹤算法/現(xiàn)代航運(yùn)與物流:安全·綠色·智能技術(shù)研究叢書》的特點(diǎn)是將算法理論分析與仿真實(shí)驗(yàn)相結(jié)合,可以讓讀者清晰地掌握算法原理和應(yīng)用中存在的問題以及解決問題的方向?!秲?nèi)河航運(yùn)船舶視覺跟蹤算法/現(xiàn)代航運(yùn)與物流:安全·綠色·智能技術(shù)研究叢書》內(nèi)容涉及信息處理、計(jì)算機(jī)視覺、智能視頻監(jiān)控等領(lǐng)域。《內(nèi)河航運(yùn)船舶視覺跟蹤算法/現(xiàn)代航運(yùn)與物流:安全·綠色·智能技術(shù)研究叢書》可作為計(jì)算機(jī)、自動(dòng)化、信息處理和交通工程等專業(yè)高年級(jí)本科生和研究生的學(xué)習(xí)用書,也可以作為從事視頻處理和智能視頻分析的研發(fā)人員的參考書。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《內(nèi)河航運(yùn)船舶視覺跟蹤算法》作者簡(jiǎn)介

圖書目錄

1 概論
1.1 引言
1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 內(nèi)河船舶視覺跟蹤研究現(xiàn)狀分析
1.2.2 視覺跟蹤算法現(xiàn)狀分析
1.3 內(nèi)河船舶視覺跟蹤系統(tǒng)分析
1.3.1 內(nèi)河船舶視覺跟蹤系統(tǒng)的特點(diǎn)
1.3.2 內(nèi)河船舶視覺跟蹤難點(diǎn)
1.3.3 內(nèi)河船舶視覺跟蹤算法性能評(píng)價(jià)指標(biāo)
1.4 內(nèi)河船舶視覺跟蹤標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)建設(shè)
1.4.1 標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)建設(shè)的必要性
1.4.2 標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)內(nèi)容分析
本章參考文獻(xiàn)
2 基于濾波理論的內(nèi)河船舶視覺跟蹤
2.1 Kalman濾波器
2.2 粒子濾波理論
2.2.1 貝葉斯估計(jì)
2.2.2 蒙特卡洛方法
2.3 粒子濾波器
2.3.1 粒子濾波器原理
2.3.2 粒子濾波器算法描述
2.4 基于粒子濾波算法的目標(biāo)跟蹤
2.5 基于濾波理論的船舶跟蹤實(shí)驗(yàn)及算法分析
2.5.1 基于卡爾曼濾波的船舶跟蹤實(shí)驗(yàn)及分析
2.5.2 基于粒子濾波的船舶跟蹤實(shí)驗(yàn)及分析
本章參考文獻(xiàn)
3 Mean Shift內(nèi)河船舶跟蹤算法
3.1 基本Mean Shift算法
3.2 擴(kuò)腱Mean Shift算法
3.3 Mean Shift算法物理學(xué)含義
3.4 Mean Shift船舶跟蹤算法
3.4.1 算法原理
3 4.2 跟蹤流程圖
3 4.3 程序設(shè)計(jì)步驟
3.4.4 算法分析
本章參考文獻(xiàn)
4 MIL內(nèi)河船舶跟蹤算法
4.1 算法原理
4.1.1 圖像的表示
4 1.2 運(yùn)動(dòng)模型
4.1.3 外觀模型
4.2 算法分析
本章參考文獻(xiàn)
5 隨機(jī)投影內(nèi)河船舶跟蹤算法
5.1 隨機(jī)投影理論
5.2 算法原理
5.3 算法分析
5.3.1 原始信號(hào)屬性
j.3 2 隨機(jī)觀測(cè)矩陣
5 3.3 尺度跟蹤
5.3.4 遮擋跟蹤
本章參考文獻(xiàn)
6 正交粒子濾波低秩約束隨機(jī)投影內(nèi)河船舶跟蹤算法
6.1 貝葉斯?fàn)顟B(tài)估計(jì)
6.2 狀態(tài)轉(zhuǎn)移密度設(shè)計(jì)
6.3 建議分布選擇
6.4 正交實(shí)驗(yàn)原理
6.5 正交實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
6.6 正交粒子濾波
6.7 觀測(cè)似然概率密度設(shè)計(jì)
6.7.1 隨機(jī)觀測(cè)矩陣
6.7.2 目標(biāo)判定準(zhǔn)則
6.8 算法分析
本章參考文獻(xiàn)
7 跟蹤檢測(cè)協(xié)同內(nèi)河船舶跟蹤算法
7.1 算法原理
7.1.1 跟蹤模塊
7.1.2 檢測(cè)模塊
7.1.3 位置估計(jì)
7.1.4 學(xué)習(xí)模塊
7.2 算法分析
本章參考文獻(xiàn)
8 實(shí)驗(yàn)對(duì)比及分析
8.1 參數(shù)設(shè)置
8.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)
8.3 定性實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
8.4 定量實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

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