基于SSD的行人检测与跟踪方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-18页 |
| 1.2.1 行人检测算法研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.2 目标跟踪算法研究现状 | 第16-18页 |
| 1.3 研究内容 | 第18页 |
| 1.4 章节安排 | 第18-20页 |
| 第2章 卷积神经网络概述 | 第20-26页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 卷积神经网络结构 | 第20-23页 |
| 2.2.1 卷积网络基本概念 | 第20-21页 |
| 2.2.2 卷积神经网络子层 | 第21-23页 |
| 2.3 卷积神经网络训练 | 第23-26页 |
| 2.3.1 前向传播 | 第23-24页 |
| 2.3.2 反向传播 | 第24-26页 |
| 第3章 基于SSD的行人检测方法研究 | 第26-42页 |
| 3.1 引言 | 第26页 |
| 3.2 SSD物体检测算法 | 第26-31页 |
| 3.2.1 SSD网络结构 | 第28-29页 |
| 3.2.2 SSD网络训练 | 第29-31页 |
| 3.3 基于SSD的行人检测算法 | 第31-36页 |
| 3.3.1 调整网络结构 | 第32-33页 |
| 3.3.2 增加行人先验信息 | 第33页 |
| 3.3.3 结合AdaBoost算法 | 第33-36页 |
| 3.4 实验结果 | 第36-41页 |
| 3.4.1 数据集 | 第36-37页 |
| 3.4.2 评价指标 | 第37-39页 |
| 3.4.3 实验结果对比图 | 第39-41页 |
| 3.4.4 实验结果分析 | 第41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 基于SSD的行人跟踪方法研究 | 第42-62页 |
| 4.1 引言 | 第42-43页 |
| 4.2 基于MOSSE的单目标跟踪算法 | 第43-46页 |
| 4.3 基于新型卷积网络的相关滤波跟踪算法 | 第46-51页 |
| 4.3.1 卷积网络替代相关滤波 | 第46-47页 |
| 4.3.2 卷积网络优化 | 第47-49页 |
| 4.3.3 结合主旁瓣比和运动信息处理遮挡问题 | 第49-50页 |
| 4.3.4 算法流程 | 第50-51页 |
| 4.4 基于SSD的行人跟踪算法 | 第51-55页 |
| 4.4.1 提取行人特征的残差网络 | 第51-52页 |
| 4.4.2 相似度计算 | 第52-55页 |
| 4.5 实验结果 | 第55-60页 |
| 4.5.1 行人跟踪数据序列 | 第56-57页 |
| 4.5.2 评价指标 | 第57-58页 |
| 4.5.3 实验结果 | 第58-59页 |
| 4.5.4 实验结果分析 | 第59-60页 |
| 4.6 本章小结 | 第60-62页 |
| 第5章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 5.1 总结 | 第62-63页 |
| 5.2 展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 | 第72页 |
