| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 本文的主要工作及章节安排 | 第14-16页 |
| 第二章 基于图像的行人检测方法 | 第16-22页 |
| 2.1 传感器设备的选择 | 第16-17页 |
| 2.2 行人检测图像分割 | 第17-19页 |
| 2.2.1 滑窗法分割 | 第17-18页 |
| 2.2.2 阈值分割 | 第18-19页 |
| 2.3 行人特征提取 | 第19-20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-22页 |
| 第三章 硬件开发平台概述与系统平台的搭建 | 第22-32页 |
| 3.1 DaVinci 技术 | 第22-23页 |
| 3.2 DM6437 平台概况 | 第23-25页 |
| 3.3 CCS3.3 集成开发环境 | 第25页 |
| 3.4 DSP/BIOS 实时操作系统 | 第25-26页 |
| 3.5 DVSDK 数字视频开发套件与 XDC | 第26-27页 |
| 3.6 DaVinci 软件开发流程 | 第27-28页 |
| 3.7 系统开发平台的搭建 | 第28-31页 |
| 3.7.1 CCS3.3 集成开发环境的安装 | 第29页 |
| 3.7.2 DSP 仿真器驱动的安装与 CCS 的配置 | 第29-30页 |
| 3.7.3 DVSDK 的安装 | 第30-31页 |
| 3.8 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 行人检测系统在 DM6437 的实现与优化 | 第32-64页 |
| 4.1 XDC 工具链的配置 | 第32-33页 |
| 4.2 在 CCS3.3 环境下建立 DSP/BIOS 工程 | 第33-38页 |
| 4.3 红外视频的采集与输入输出 | 第38-40页 |
| 4.4 行人检测系统模块图与系统流程图 | 第40-41页 |
| 4.5 输入图像模块 | 第41-42页 |
| 4.6 候选区域获取模块 | 第42-48页 |
| 4.6.1 图像分割 | 第42-45页 |
| 4.6.2 形态学处理及感兴趣区域提取 | 第45-48页 |
| 4.7 初级特征过滤模块 | 第48-49页 |
| 4.7.1 一维 Haar-like 特征 | 第48页 |
| 4.7.2 中部填充率 | 第48-49页 |
| 4.8 复杂特征提取及检测模块 | 第49-52页 |
| 4.8.1 HOG 特征提取 | 第49-51页 |
| 4.8.2 LBP 特征提取 | 第51-52页 |
| 4.8.3 SVM+HOG+LBP 判决 | 第52页 |
| 4.9 多帧校验 | 第52-53页 |
| 4.10 汽车检测 | 第53-56页 |
| 4.11 检测框融合与警告 | 第56-57页 |
| 4.12 系统优化 | 第57-63页 |
| 4.12.1 IQmath 库的使用 | 第58-60页 |
| 4.12.2 优化编译选项 | 第60-61页 |
| 4.12.3 内联函数优化 | 第61-62页 |
| 4.12.4 循环展开 | 第62页 |
| 4.12.5 分割的优化 | 第62-63页 |
| 4.13 本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 系统测试与分析 | 第64-68页 |
| 5.1 系统实时性测试 | 第64页 |
| 5.2 系统检测率和虚警率测试 | 第64-68页 |
| 第六章 总结与展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-71页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 附件 | 第73页 |
