| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第10-11页 |
| 缩略语对照表 | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第15页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 本文工作主要内容及创新点 | 第16-17页 |
| 1.4 本文章节构成 | 第17-20页 |
| 第二章 红外行人检测技术综述 | 第20-36页 |
| 2.1 红外行人检测算法流程 | 第20页 |
| 2.2 红外行人ROIs提取 | 第20-26页 |
| 2.2.1 背景分割 | 第20-22页 |
| 2.2.2 区域标记 | 第22-26页 |
| 2.2.3 ROIs标记定位 | 第26页 |
| 2.3 行人特征概述 | 第26-33页 |
| 2.3.1 HOG特征 | 第26-30页 |
| 2.3.2 DPM模型 | 第30-33页 |
| 2.4 红外行人检测算法 | 第33-34页 |
| 2.5 本章小结 | 第34-36页 |
| 第三章 车载红外行人感兴趣区域提取 | 第36-50页 |
| 3.1 研究背景 | 第36页 |
| 3.2 问题描述 | 第36-38页 |
| 3.3 基于热点探测的OTSU算法 | 第38-44页 |
| 3.3.1 OTSU基本原理 | 第38-40页 |
| 3.3.2 基于热点探测改进的OTSU阈值分割算法 | 第40-44页 |
| 3.4 ROIs快速标记定位 | 第44-48页 |
| 3.4.1 常用形态学处理标记原理 | 第44-45页 |
| 3.4.2 基于红外行人特征改进的ROIs快速标记定位算法 | 第45-47页 |
| 3.4.3 基于行人先验特征的噪声处理和区域合并 | 第47-48页 |
| 3.5 本章小结 | 第48-50页 |
| 第四章 车载红外行人检测系统设计与实现 | 第50-62页 |
| 4.1 研究背景 | 第50页 |
| 4.2 问题描述 | 第50-51页 |
| 4.3 车载红外行人检测系统设计 | 第51-53页 |
| 4.3.1 系统需求分析 | 第51页 |
| 4.3.2 方案选型设计 | 第51-53页 |
| 4.4 车载红外行人检测算法优化 | 第53-57页 |
| 4.4.1 算法实现优化 | 第53-56页 |
| 4.4.2 程序结构优化 | 第56-57页 |
| 4.5 系统检测结果分析 | 第57-60页 |
| 4.5.1 构建红外行人样本库 | 第57-58页 |
| 4.5.2 车载红外行人检测系统检测测试 | 第58-59页 |
| 4.5.3 车载红外行人检测系统结果评估 | 第59-60页 |
| 4.6 本章小结 | 第60-62页 |
| 第五章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 5.1 工作总结 | 第62-63页 |
| 5.2 未来展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68-70页 |
| 作者简介 | 第70-71页 |