超低空无人飞行器人体检测算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 引言 | 第11-12页 |
| 1.2 人体检测算法研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 论文目标及研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 论文结构 | 第15-16页 |
| 第2章 无人飞行器航拍视野的分析 | 第16-24页 |
| 2.1 概述 | 第16页 |
| 2.2 航拍视野分析 | 第16-20页 |
| 2.2.1 俯视角 | 第16-17页 |
| 2.2.2 旋转角 | 第17-18页 |
| 2.2.3 飞行过程中视野变化的模型分析 | 第18-20页 |
| 2.3 视野校正的解决方案 | 第20-23页 |
| 2.3.1 无人飞行器传感信息 | 第21页 |
| 2.3.2 三维旋转的描述 | 第21-22页 |
| 2.3.3 坐标的计算 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 人体方向已知的检测算法 | 第24-51页 |
| 3.1 概述 | 第24-25页 |
| 3.2 图像预处理 | 第25-27页 |
| 3.2.1 图像滤波 | 第25-26页 |
| 3.2.2 伽马校正 | 第26-27页 |
| 3.3 航拍图像的校正 | 第27-31页 |
| 3.3.1 透视变换 | 第28-29页 |
| 3.3.2 求取变换矩阵 | 第29-30页 |
| 3.3.3 空间变换 | 第30页 |
| 3.3.4 灰度级插补 | 第30-31页 |
| 3.4 HOG人体检测分类器 | 第31-43页 |
| 3.4.1 提取HOG特征 | 第32-38页 |
| 3.4.2 SVM分类器 | 第38-43页 |
| 3.5 滑动窗口人体目标检测方法 | 第43-46页 |
| 3.5.1 图像金字塔 | 第43-45页 |
| 3.5.2 滑动窗口扫描图像金字塔 | 第45-46页 |
| 3.5.3 检测窗口融合 | 第46页 |
| 3.6 仿真实验 | 第46-50页 |
| 3.6.1 实验参数 | 第46页 |
| 3.6.2 核函数的选取 | 第46-48页 |
| 3.6.3 有向梯度和无向梯度的选择 | 第48页 |
| 3.6.4 分类器性能验证 | 第48-49页 |
| 3.6.5 航拍图像的人体检测结果 | 第49-50页 |
| 3.7 小结 | 第50-51页 |
| 第4章 旋转角可变的人体检测算法 | 第51-70页 |
| 4.1 概述 | 第51页 |
| 4.2 RGTHOG检测算法流程 | 第51页 |
| 4.3 旋转角可变的特征描述子组 | 第51-60页 |
| 4.3.1 RGT算法 | 第53页 |
| 4.3.2 RGT梯度 | 第53-55页 |
| 4.3.3 细胞单元 | 第55-56页 |
| 4.3.4 描述块和归一化 | 第56-57页 |
| 4.3.5 扇区 | 第57页 |
| 4.3.6 特征描述子组的组成 | 第57-58页 |
| 4.3.7 旋转不变性分析 | 第58-60页 |
| 4.4 SVM级联分类器 | 第60页 |
| 4.4.1 第一级分类器 | 第60页 |
| 4.4.2 第二级分类器 | 第60页 |
| 4.5 仿真实验 | 第60-69页 |
| 4.5.1 实验参数 | 第61页 |
| 4.5.2 核函数的选取 | 第61-63页 |
| 4.5.3 选取RGTHOG特征的参数 | 第63-64页 |
| 4.5.4 实验结果 | 第64-67页 |
| 4.5.5 与HOG检测算法的比较 | 第67-68页 |
| 4.5.6 航拍图像的人体检测结果 | 第68-69页 |
| 4.6 小结 | 第69-70页 |
| 结论 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第76页 |
