| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第12-14页 |
| 1.2 物体检测方法研究现状 | 第14-17页 |
| 1.3 物体检测技术难点 | 第17-18页 |
| 1.4 本文的主要内容和组织结构 | 第18-20页 |
| 第2章 相关物体检测分类器 | 第20-30页 |
| 2.1 S-SVM分类原理简介 | 第20-23页 |
| 2.2 深度学习简介 | 第23-30页 |
| 第3章 基于点特征的结构化物体检测 | 第30-51页 |
| 3.1 问题描述 | 第30-31页 |
| 3.2 透视变换假设 | 第31-33页 |
| 3.3 基于S-SVM的结构化物体检测 | 第33-37页 |
| 3.4 检测算法实现 | 第37-44页 |
| 3.5 检测算法改进 | 第44-47页 |
| 3.6 实验结果与分析 | 第47-50页 |
| 3.7 本章小结 | 第50-51页 |
| 第4章 基于区域特征的非结构化物体检测 | 第51-68页 |
| 4.1 问题描述 | 第51-52页 |
| 4.2 非结构化物体检测的相关工作 | 第52-58页 |
| 4.3 基于Faster R-CNN的检测算法改进 | 第58-62页 |
| 4.4 检测算法实现 | 第62-63页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第63-66页 |
| 4.6 本章小结 | 第66-68页 |
| 第5章 工作总结与展望 | 第68-70页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第68-69页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-76页 |
| 致谢 | 第76页 |