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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于车载摄像头的道路行人检测算法研究
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基于车载摄像头的道路行人检测算法研究
 
     论文目录
 
摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第1章 绪论第9-16页
    1.1 课题的研究背景和意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状及分析第10-14页
        1.2.1 车载应用中行人检测技术发展概况第10-11页
        1.2.2 基于视觉的行人检测算法研究现状第11-14页
    1.3 本文主要研究工作第14页
    1.4 本文的章节安排第14-16页
第2章 行人检测相关原理与算法介绍第16-28页
    2.1 行人定位算法第16-19页
        2.1.1 生成候选窗口第16-18页
        2.1.2 窗口过滤算法第18-19页
    2.2 行人特征描述第19-23页
        2.2.1 基于模板的特征描述第19-20页
        2.2.2 基于运动信息的特征描述第20-21页
        2.2.3 基于统计信息的特征描述第21-23页
    2.3 特征分类算法第23-27页
        2.3.1 支持向量机第23-25页
        2.3.2 人工神经网络第25-26页
        2.3.3 集成分类器第26-27页
    2.4 本章小结第27-28页
第3章 行人检测算法研究与优化第28-42页
    3.1 扫描窗口方法的研究与设计第28-30页
        3.1.1 基于灰度信息生成候选窗口第29-30页
        3.1.2 基于空间假设的窗口筛选设计第30页
    3.2 行人特征表达算法研究与设计第30-33页
        3.2.1 多通道特征的融合第30-31页
        3.2.2 多尺寸特征金字塔加速算法第31-33页
    3.3 行人特征提取算法研究与改进第33-38页
        3.3.1 基于矩形滤波的特征提取算法改进第34-35页
        3.3.2 基于人形先验滤波模板的生成算法第35-37页
        3.3.3 多种滤波模板组的融合设计第37-38页
    3.4 特征分类模型研究与实现第38-41页
        3.4.1 Adaboost集成分类器第39-40页
        3.4.2 Bootstrapping迭代训练第40-41页
    3.5 本章小结第41-42页
第4章 行人检测算法实验与结果分析第42-54页
    4.1 实验条件介绍第42-44页
        4.1.1 实验数据集简介第42-43页
        4.1.2 算法评价标准第43-44页
    4.2 扫描窗口的实验结果与分析第44-45页
    4.3 特征提取的实验结果与分析第45-48页
    4.4 分类器训练的实验结果与分析第48-49页
    4.5 整体检测算法的实验结果与对比第49-53页
        4.5.1 公开数据集上的实验结果第49-52页
        4.5.2 录制数据集上的实验结果第52-53页
    4.6 本章小结第53-54页
结论第54-55页
参考文献第55-62页
攻读学位期间发表的学术论文第62-64页
致谢第64页

 
 
论文编号BS3018841,这篇论文共64
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