基于单目视觉的智能汽车行人检测技术研究

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内容提要

前言

第1章 绪论

1.1 研究的意义及背景

1.2 国内外研究的进展与典型系统

1.3 国内外基于视觉的行人检测技术的研究现状

1.4 问题和不足

1.5 本章小结

第2章 基于单目视觉的行人检测系统概述

2.1 多功能智能汽车实验平台——THMR-V

2.2 相关术语

2.3 本章小结

第3章 基于Haar-like特征和Adaboost的行人候选区域分割

3.1 Haar-like特征和积分图

3.2 Adaboost及树形分类算法

3.3 实验结果与分析

3.4 本章小结

第4章 基于Mean-shift的多尺度检测的融合

4.1 多尺度检测融合算法的设计目标

4.2 基于Mean-shift算法的多尺度检测融合

4.3 相关参数的设置

4.4 本章小结

第5章 基于改进Shapelet特征的行人识别

5.1 基于标准Shapelet特征的行人识别

5.2 基于改进Shapelet特征的行人识别

5.3 相关实验结果

5.4 本章小结

第6章 基于部位的行人识别算法

6.1 集成模型的相关工作

6.2 系统结构概述

6.3 基于部位的行人检测器集成模型

6.4 最优集成检测器的学习

6.5 基于集成模型的行人检测

6.6 相关实验和分析

6.7 本章小结

第7章 基于在线学习的行人检测

7.1 引言

7.2 基于Adaboost算法的在线学习和检测

7.3 实验结果与分析

7.4 本章小结

第8章 行人检测技术的研究成果及进一步工作

8.1 研究成果

8.2 进一步工作