雷达与视频相融合的行人检测技术研究



雷达与视频相融合的行人检测技术研究

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雷达与视频相融合的行人检测技术研究

论文目录
摘要	第1-10页
ABSTRACT	第10-11页
第一章绪论	第11-27页
1.1 研究背景及意义	第11-16页
1.1.1 广泛的应用领域	第11-15页
1.1.2 在多源融合中发展	第15-16页
1.2 行人检测的研究内容和主要难点	第16-19页
1.2.1 行人检测的一般性过程	第16页
1.2.2 候选域生成的难点分析	第16-18页
1.2.3 候选域分类的难点分析	第18-19页
1.3 国内外研究现状	第19-26页
1.3.1 候选域生成	第19-23页
1.3.2 候选域分类	第23-26页
1.4 论文内容及结构安排	第26-27页
第二章运动目标检测与行人检测的基本理论	第27-38页
2.1 运动目标检测的基本理论	第27-32页
2.1.1 帧差法	第27-29页
2.1.2 背景减除法	第29-30页
2.1.3 光流法	第30-32页
2.2 行人检测的基本理论	第32-37页
2.2.1 行人检测方法的分类	第32-33页
2.2.2 基于特征的行人检测方法	第33-37页
2.3 本章小结	第37-38页
第三章基于视频的多姿态行人检测方法	第38-55页
3.1 检测的总体流程	第38-39页
3.2 背景建模方法	第39-42页
3.2.1 混合高斯模型的基本理论	第39-40页
3.2.2 K-Means算法初始化模型	第40-41页
3.2.3 最大期望法求解参数	第41-42页
3.2.4 基于学习率的更新算法	第42页
3.3 候选域分类的特征选择	第42-46页
3.3.1 传统的尺度不变性特征	第43-44页
3.3.2 适用于行人的特征	第44-46页
3.4 分类方法及分类器选择	第46-51页
3.4.1 基于最大间隔准则支持向量机	第46-50页
3.4.2 行人的多姿态问题性	第50-51页
3.5 实验及结果分析	第51-54页
3.6 本章小结	第54-55页
第四章雷达与视频相融合的行人检测方法	第55-63页
4.1 雷达与视频融合的总体流程	第55-56页
4.2 从目标的距离导出面积	第56-57页
4.3 雷达与视频图像相融合	第57-60页
4.3.1 候选域生成	第57-60页
4.3.2 候选域分类	第60页
4.4 实验结果及分析	第60-62页
4.5 本章小结	第62-63页
第五章总结与展望	第63-65页
5.1 全文工作总结	第63页
5.2 未来研究展望	第63-65页
致谢	第65-66页
参考文献	第66-71页
作者在学期间取得的学术成果	第71页

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