| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| 插图索引 | 第11-13页 |
| 附表索引 | 第13-14页 |
| 第1章 绪论 | 第14-19页 |
| 1.1 课题来源 | 第14页 |
| 1.2 研究背景与意义 | 第14-15页 |
| 1.3 行人检测技术的主要挑战 | 第15-16页 |
| 1.4 国内外研究现状 | 第16-17页 |
| 1.5 本文主要工作 | 第17-18页 |
| 1.6 本文的结构 | 第18-19页 |
| 第2章 行人检测框架与车载摄像头标定 | 第19-30页 |
| 2.1 行人检测框架 | 第19页 |
| 2.2 图像预处理 | 第19-20页 |
| 2.3 前景分割 | 第20-22页 |
| 2.3.1 基于运动的方法 | 第21页 |
| 2.3.2 基于立体视觉的方法 | 第21页 |
| 2.3.3 基于图像特征的方法 | 第21-22页 |
| 2.4 目标分类 | 第22-23页 |
| 2.5 校验和提高精度 | 第23-25页 |
| 2.6 摄像机标定基础 | 第25-29页 |
| 2.6.1 参考坐标系的建立 | 第25-26页 |
| 2.6.2 摄像机线性模型的标定 | 第26-29页 |
| 2.6.3 摄像机的非线性模型标定 | 第29页 |
| 2.7 小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于显著性纹理结构的行人检测算法 | 第30-43页 |
| 3.1 引言 | 第30页 |
| 3.2 显著性纹理结构描述算子 | 第30-34页 |
| 3.2.1 显著因子 | 第30-31页 |
| 3.2.2 纹理结构 | 第31-33页 |
| 3.2.3 显著性纹理结构算子 | 第33-34页 |
| 3.3 算子性能分析 | 第34-38页 |
| 3.3.1 计算复杂度分析 | 第34-35页 |
| 3.3.2 STS 算子与 CENTRIST 和 HOG 的分类特性比较 | 第35-36页 |
| 3.3.3 对瑞典叶子结构表达特性 | 第36-37页 |
| 3.3.4 对场景的描述特性 | 第37-38页 |
| 3.4 基于显著纹理结构的行人检测流程 | 第38-42页 |
| 3.4.1 纹理协方差过滤 | 第39-40页 |
| 3.4.2 道路结构假设 | 第40-42页 |
| 3.5 小结 | 第42-43页 |
| 第4章 基于行人检测的摄像机标定与行人安全预警 | 第43-54页 |
| 4.1 引言 | 第43页 |
| 4.2 基于行人的外参标定法原理 | 第43-46页 |
| 4.2.1 消失点与消失线概念 | 第44页 |
| 4.2.2 基于行人的标定算法 | 第44-46页 |
| 4.3 一种外部参数简单标定算法 | 第46-47页 |
| 4.4 基于移动目标标定框架 | 第47-51页 |
| 4.4.1 前景提取 | 第48-49页 |
| 4.4.2 模型参数更新 | 第49页 |
| 4.4.3 背景的评估 | 第49页 |
| 4.4.4 模板匹配算法 | 第49-50页 |
| 4.4.5 RANSAC 直线拟合算法 | 第50-51页 |
| 4.5 行人安全预警 | 第51-53页 |
| 4.5.1 行人距离测量方法 | 第51-52页 |
| 4.5.2 预警应用 | 第52-53页 |
| 4.6 小结 | 第53-54页 |
| 第5章 实验 | 第54-64页 |
| 5.1 简易摄像机标定实验 | 第54-60页 |
| 5.1.1 摄像机内参标定 | 第54-55页 |
| 5.1.2 摄像机外参标定 | 第55-57页 |
| 5.1.3 摄像机标定结果及分析 | 第57-60页 |
| 5.2 行人检测实验 | 第60-61页 |
| 5.2.1 实验数据及评价指标 | 第60页 |
| 5.2.2 实验结果分析 | 第60-61页 |
| 5.3 行人安全预警实验 | 第61-63页 |
| 5.3.1 测距实验分析 | 第61-62页 |
| 5.3.2 道路验证 | 第62-63页 |
| 5.4 小结 | 第63-64页 |
| 结论 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文 | 第70-71页 |
| 附录B 攻读硕士期间参与的项目列表 | 第71页 |