基于红外摄像的行人检测算法研究



基于红外摄像的行人检测算法研究

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基于红外摄像的行人检测算法研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-12页
第1章绪论	第12-24页
· 课题的研究背景及意义	第12-13页
· 红外摄像行人检测技术概述	第13-14页
· 红外摄像行人检测技术研究现状	第14-21页
· 国外研究现状	第15-18页
· 国内研究现状	第18-21页
· 红外摄像行人检测技术研究存在的问题	第21页
· 论文研究内容及章节安排	第21-24页
第2章红外图像特性与预处理	第24-38页
· 红外图像特性	第24-26页
· 灰度直方图特性	第24-25页
· 分辨率与噪声特性	第25-26页
· 车辆前方红外图像的预处理	第26-36页
· 红外图像采集	第27页
· 图像灰度增强	第27-30页
· 图像去噪	第30-32页
· 阈值分割	第32-36页
· 本章小结	第36-38页
第3章红外图像行人候选区分割	第38-54页
· ROIs分割方法	第38-45页
· 滑动窗口法	第38-39页
· 水平路面坐标系法	第39-41页
· 垂直边缘特性法	第41-45页
· 基于连通域分析的ROIs分割	第45-52页
· 连通域的特性	第46页
· 连通域标记过程	第46-47页
· 连通域参数提取	第47-48页
· 连通域分析算法	第48-51页
· 实验结果与分析	第51-52页
· 本章小结	第52-54页
第4章行人目标识别与跟踪	第54-74页
· 行人特征提取	第54-61页
· 局部二值模式特征	第54-56页
· 梯度方向直方图特征	第56-57页
· 改进的梯度方向直方图特征	第57-61页
· 分类器设计	第61-65页
· 支持向量机	第61-64页
· 核函数	第64-65页
· 模型参数选择	第65页
· 分类器训练与识别	第65-70页
· 训练识别流程	第66页
· 样本选取与制作	第66-70页
· 基于Kalman滤波的目标跟踪	第70-72页
· 行人状态估计	第70-71页
· 行人目标跟踪	第71-72页
· 本章小结	第72-74页
第5章行人检测实验	第74-88页
· 行人检测算法仿真验证	第74-79页
· 分类算法评价标准	第74-75页
· 不同特征分类结果分析	第75-76页
· 不同SVM核函数分类结果分析	第76-78页
· 不同样本库分类结果分析	第78-79页
· 行人检测系统实车实验	第79-86页
· 摄像头的安装与参数	第80页
· 行人检测系统GUI设计	第80-81页
· 实验结果分析	第81-86页
· 本章小结	第86-88页
第6章总结与展望	第88-90页
· 全文总结	第88-89页
· 工作展望	第89-90页
参考文献	第90-96页
致谢	第96页

本篇论文共96页，点击这进入下载页面。

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