基于行人意图识别的智能车辆决策研究



基于行人意图识别的智能车辆决策研究

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基于行人意图识别的智能车辆决策研究

论文目录
摘要	第1-3页
Abstract	第3页
1 绪论	第8-15页
1.1 引言	第8-10页
1.2 国内外研究现状	第10-14页
1.2.1 国内外智能车辆的研究现状	第10-12页
1.2.2 智能车辆决策方法研究现状	第12-14页
1.3 论文内容与章节安排	第14-15页
2 基于深度神经网络的人体姿态估计	第15-29页
2.1 引言	第15页
2.2 人体姿态估计研究概述	第15-17页
2.2.1 人体姿态估计研究的意义	第15页
2.2.2 人体姿态估计研究简介	第15-17页
2.3 人体姿态估计方法研究	第17-27页
2.3.1 同时检测及连接的神经网络结构	第18-20页
2.3.2 检测身体部位关键点的置信图	第20-21页
2.3.3 用于身体部位连接的部位亲和力场	第21-25页
2.3.4 运用部位亲和力场进行多人姿态估计解析	第25-27页
2.4 人体二维姿态估计的实现	第27-28页
2.5 本章小结	第28-29页
3 基于人体姿态估计的行人意图检测	第29-42页
3.1 引言	第29页
3.2 行人意图研究方法简介	第29-31页
3.2.1 基于立体视觉和密集光流的GPDM和 PHTM方法	第30-31页
3.2.2 基于图像运动轮廓方向梯度直方图和线性支持向量机的方法	第31页
3.2.3 行人头部和身体方向估计的联合概率框架方法	第31页
3.3 行人意图的分类方法	第31-34页
3.4 基于人体姿态估计的行人意图检测方法	第34-41页
3.4.1 行人意图检测的方法流程	第35-36页
3.4.2 基于拟合骨架的特征	第36-39页
3.4.3 行人意图的分类	第39页
3.4.4 行人意图的评估方案	第39-41页
3.5 本章小结	第41-42页
4 用于智能车辆决策的模拟实验平台的搭建	第42-54页
4.1 引言	第42页
4.2 实验平台基础设施及整体架构	第42-45页
4.2.1 实车平台简介	第42-43页
4.2.2 环境感知模块简介	第43-44页
4.2.3 实验平台整体架构	第44-45页
4.3 智能车辆决策控制模块设计	第45-47页
4.3.1 上位机决策模块	第45页
4.3.2 下位机控制模块	第45-46页
4.3.3 上位机与下位机之间的通讯	第46-47页
4.4 智能车辆执行模块设计	第47-53页
4.4.1 执行模块制动部分设计	第47-51页
4.4.2 执行模块速度控制部分设计	第51-53页
4.5 本章小结	第53-54页
5 智能车辆决策的模拟实验	第54-64页
5.1 引言	第54页
5.2 行人意图数据集的制作	第54-57页
5.2.1 数据集图片的获取	第54-55页
5.2.2 特征组合的确定	第55-56页
5.2.3 特征数据的提取和处理	第56-57页
5.3 结果展示及对比分析	第57-62页
5.3.1 不同特征组合下的测试结果输出	第57-59页
5.3.2 不同特征组合下的训练状态跟踪	第59-60页
5.3.3 不同特征组合下的均方差性	第60-61页
5.3.4 不同特征组合下的回归性	第61-62页
5.4 智能车辆决策系统	第62-63页
5.5 本章小结	第63-64页
结论	第64-65页
参考文献	第65-68页
致谢	第68-70页

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