| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 第1章 绪论 | 第14-30页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-23页 |
| 1.2.1 遥感影像分类研究现状 | 第17-19页 |
| 1.2.2 遥感影像配准研究现状 | 第19-21页 |
| 1.2.3 遥感影像车辆检测与追踪研究现状 | 第21-23页 |
| 1.3 论文研究的目标、内容与方法 | 第23-28页 |
| 1.3.1 论文研究目标 | 第23-24页 |
| 1.3.2 论文主要研究内容 | 第24-25页 |
| 1.3.3 论文研究方法 | 第25-28页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第28-30页 |
| 第2章 特征自学习的航空影像分类研究 | 第30-39页 |
| 2.1 问题的提出 | 第30页 |
| 2.2 基于特征自学习的影像分类方法 | 第30-33页 |
| 2.2.1 航空影像无监督特征自学习 | 第31-32页 |
| 2.2.2 卷积网络特征提取及影像分类 | 第32-33页 |
| 2.3 实验与讨论 | 第33-38页 |
| 2.3.1 实验数据及评价指标 | 第33页 |
| 2.3.2 实验结果 | 第33-37页 |
| 2.3.3 讨论 | 第37-38页 |
| 2.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第3章 基于贝叶斯决策的航空影像配准研究 | 第39-46页 |
| 3.1 问题的提出 | 第39页 |
| 3.2 相关理论 | 第39-41页 |
| 3.2.1 像点投影差 | 第39-40页 |
| 3.2.2 贝叶斯决策原理 | 第40-41页 |
| 3.3 基于贝叶斯决策的影像配准方法 | 第41-42页 |
| 3.4 实验与讨论 | 第42-45页 |
| 3.4.1 实验数据及评价指标 | 第42-43页 |
| 3.4.2 实验结果与讨论 | 第43-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 道路约束的航空影像车辆识别与定向研究 | 第46-58页 |
| 4.1 问题的提出 | 第46页 |
| 4.2 道路约束的自适应车辆检测方法 | 第46-51页 |
| 4.2.1 基于HoG与SVM的车辆分类器 | 第47-48页 |
| 4.2.2 道路约束的自适应车辆检测器 | 第48-51页 |
| 4.3 实验与讨论 | 第51-57页 |
| 4.3.1 实验数据及评价指标 | 第52页 |
| 4.3.2 分类器训练及响应阈值标定 | 第52-53页 |
| 4.3.3 实验结果与讨论 | 第53-57页 |
| 4.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 第5章 基于深度学习的航空影像车辆识别与定向研究 | 第58-72页 |
| 5.1 问题的提出 | 第58-59页 |
| 5.2 相关理论 | 第59-62页 |
| 5.2.1 神经网络 | 第59-60页 |
| 5.2.2 深度卷积神经网络 | 第60-62页 |
| 5.3 关键技术 | 第62-63页 |
| 5.3.1 迁移学习 | 第62页 |
| 5.3.2 图像变换 | 第62-63页 |
| 5.3.3 ReLU型神经元 | 第63页 |
| 5.3.4 局部响应归一化 | 第63页 |
| 5.4 DCNN与迁移学习相结合的车辆识别与定向方法 | 第63-65页 |
| 5.4.1 基于DCNN的车辆识别 | 第64页 |
| 5.4.2 基于迁移学习的车辆定向 | 第64-65页 |
| 5.5 实验与讨论 | 第65-71页 |
| 5.5.1 实验数据及评价指标 | 第65-66页 |
| 5.5.2 模型训练 | 第66-67页 |
| 5.5.3 特征迁移学习可行性分析 | 第67-68页 |
| 5.5.4 实验结果与讨论 | 第68-71页 |
| 5.6 本章小结 | 第71-72页 |
| 第6章 基于多尺度影像分析的航空影像车辆检测 | 第72-83页 |
| 6.1 问题的提出 | 第72-73页 |
| 6.2 图像分割基本原理 | 第73页 |
| 6.3 基于多尺度分割的快速检测方法 | 第73-77页 |
| 6.3.1 图像多尺度分割 | 第74页 |
| 6.3.2 多尺度车辆快速检测 | 第74-76页 |
| 6.3.3 检测结果后处理及车辆定向 | 第76-77页 |
| 6.4 实验与讨论 | 第77-81页 |
| 6.4.1 实验数据及评价指标 | 第77-78页 |
| 6.4.2 实验过程 | 第78-80页 |
| 6.4.3 实验结果与讨论 | 第80-81页 |
| 6.5 本章小结 | 第81-83页 |
| 第7章 基于离散检测的车辆连续追踪方法 | 第83-93页 |
| 7.1 问题的提出 | 第83页 |
| 7.2 车辆追踪模型 | 第83-84页 |
| 7.3 基于二分图匹配的车辆追踪 | 第84-87页 |
| 7.3.1 确定待匹配候选集 | 第85页 |
| 7.3.2 计算权重矩阵 | 第85-87页 |
| 7.3.3 航空影像车辆追踪 | 第87页 |
| 7.4 实验与讨论 | 第87-92页 |
| 7.4.1 实验数据及评价指标 | 第88-89页 |
| 7.4.2 实验结果 | 第89-91页 |
| 7.4.3 讨论 | 第91-92页 |
| 7.5 本章小结 | 第92-93页 |
| 结论与展望 | 第93-96页 |
| 结论 | 第93-94页 |
| 研究工作展望 | 第94-96页 |
| 致谢 | 第96-97页 |
| 参考文献 | 第97-109页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及科研成果 | 第109-110页 |