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目录
第1章绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 内河船舶跟踪
1.2.2 视觉目标跟踪
1.3 内河船舶跟踪的挑战与难点问题
1.4 论文的组织与结构
第2章目标跟踪相关理论
2.1 目标跟踪流程
2.2 卷积神经网络
2.3 目标跟踪理论与算法
2.3.1相关滤波目标跟踪算法
2.3.2 目标特征提取方式
2.3.3 深度学习目标跟踪算法
2.4 性能测试与评估
2.4.1 内河船舶数据集
2.4.2 性能评价指标
2.5 本章小结
第3章基于卷积神经网络的多特征融合船舶跟踪算法
3.1 背景感知相关滤波器
3.2 多特征融合
3.3 模型更新
3.4 实验结果与分析
3.4.1 实验设置
3.4.2 定量分析
3.4.3 定性分析
3.5 本章小结
第4章基于孪生网络的抗遮挡船舶跟踪算法
4.1 船舶间遮挡问题分析
4.2 遮挡判定策略
4.3 基于孪生网络的抗遮挡船舶跟踪算法
4.3.1 SiamRPN算法框架
4.3.2 遮挡重检测机制
4.3.3 实验结果与分析
4.4 本章小结
第5章基于在线学习的抗遮挡船舶跟踪算法
5.1 在线学习分类融合
5.2 模型更新
5.3 实验结果与分析
5.4 本章小结
第6章总结与展望
6.1 主要研究工作总结
6.2 展望
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间主要成果及参与的科研项目