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车载红外夜视行人检测与跟踪技术研究
 
     论文目录
 
摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第10-17页
    1.1 研究工作的背景与意义第10-11页
    1.2 国内外研究历史与现状第11-15页
        1.2.1 行人检测第11-12页
        1.2.2 目标跟踪第12-13页
        1.2.3 红外行人检测与跟踪第13-15页
    1.3 本文的主要工作与结构安排第15-17页
第二章 红外技术基础第17-26页
    2.1 引言第17页
    2.2 红外夜视技术第17-21页
        2.2.1 主动式红外夜视技术第18-19页
        2.2.2 被动式红外夜视技术第19-21页
    2.3 车载红外夜视系统发展现状第21-22页
    2.4 红外图像特征分析第22-25页
        2.4.1 红外图像灰度直方图分析第23-24页
        2.4.2 红外图像噪声分析第24页
        2.4.3 红外图像分辨率分析第24-25页
    2.5 本章小结第25-26页
第三章 车载红外图像的预处理第26-41页
    3.1 引言第26页
    3.2 图像增强第26-29页
        3.2.1 图像增强方法第26-28页
        3.2.2 车载红外图像增强第28-29页
    3.3 ROIs提取第29-35页
        3.3.1 图像分割第30-32页
        3.3.2 数学形态学处理第32-34页
        3.3.3 区域标记与区域过滤第34-35页
    3.4 图像预处理实验及结果分析第35-40页
    3.5 本章小结第40-41页
第四章 车载红外图像的行人识别方法研究第41-63页
    4.1 引言第41页
    4.2 行人识别方法第41-42页
    4.3 行人识别常用特征第42-50页
        4.3.1 类Harr特征第42-44页
        4.3.2 LBP(Local Binary Pattern)特征第44-45页
        4.3.3 HOG特征第45-50页
    4.4 机器学习第50-58页
        4.4.1 支持向量机(SVM)第50-54页
        4.4.2 Adaboost算法第54-57页
        4.4.3 改进的SVM—Adaboost算法第57-58页
    4.5 行人识别实验及结果分析第58-62页
        4.5.1 红外图像数据集的选取第58-60页
        4.5.2 实验及结果分析第60-62页
    4.6 本章小结第62-63页
第五章 车载红外图像的行人跟踪方法研究第63-78页
    5.1 引言第63页
    5.2 目标跟踪方法第63-65页
    5.3 Kalman滤波跟踪方法第65-66页
    5.4 Mean Shift跟踪方法第66-71页
    5.5 Kalman滤波与自适应窗口的Mean Shift融合的跟踪方法第71-73页
    5.6 行人跟踪实验及结果分析第73-77页
    5.7 本章小结第77-78页
第六章 总结与展望第78-80页
    6.1 本文工作总结第78页
    6.2 未来工作展望第78-80页
致谢第80-81页
参考文献第81-84页

 
论文编号BS2758854,这篇论文共84
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