| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第10页 |
| 1.2 国内外现状 | 第10-12页 |
| 1.3 论文的主要内容和章节安排 | 第12-14页 |
| 第二章 工作基础 | 第14-27页 |
| 2.1 硬件平台和软件环境 | 第14-21页 |
| 2.1.1 硬件资源简介 | 第14-15页 |
| 2.1.2 核心芯片与外围芯片的运用 | 第15-19页 |
| 2.1.3 DSP/BIOS实时操作系统 | 第19-21页 |
| 2.2 前期的行人检测系统 | 第21-23页 |
| 2.2.1 双阈值分割 | 第22页 |
| 2.2.2 HOG特征提取和SVM分类器 | 第22-23页 |
| 2.3 KCF目标跟踪方法的理论基础 | 第23-26页 |
| 2.3.1 公式推导 | 第23-25页 |
| 2.3.2 跟踪流程框架 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 针对DSP的优化技术研究 | 第27-39页 |
| 3.1 对高分辨率图像进行Cache/DMA优化存取 | 第27-31页 |
| 3.1.1 层级Cache技术和DMA的双缓冲技术 | 第27-29页 |
| 3.1.2 顺序缓冲的优化存取方案 | 第29-30页 |
| 3.1.3 非顺序缓冲的优化存取方案 | 第30-31页 |
| 3.2 使用支撑库优化程序 | 第31-32页 |
| 3.3 C代码中使用汇编指令 | 第32-36页 |
| 3.4 其它优化措施 | 第36-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 热成像道路行人ROI提取和KCF跟踪 | 第39-53页 |
| 4.1 系统框架 | 第39页 |
| 4.2 ROI提取模块 | 第39-44页 |
| 4.2.1 降噪与分割补偿 | 第39-41页 |
| 4.2.2 联通区域标记新算法 | 第41-42页 |
| 4.2.3 基于路面的ROI过滤和随机组合 | 第42-44页 |
| 4.3 KCF行人跟踪模块 | 第44-48页 |
| 4.3.1 特征图升降维 | 第44-45页 |
| 4.3.2 相关性计算并更新位置 | 第45-47页 |
| 4.3.3 多尺度跟踪与更新模板 | 第47-48页 |
| 4.4 模块的协作 | 第48-52页 |
| 4.4.1 提取ROI和行人跟踪的位置信息融化 | 第49-50页 |
| 4.4.2 行人跟踪对行人检测的反馈 | 第50-52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 系统的移植优化和测试评估 | 第53-66页 |
| 5.1 移植后初步效果 | 第53页 |
| 5.2 系统的改进与优化 | 第53-63页 |
| 5.2.1 使用Cache/DMA优化程序 | 第53-55页 |
| 5.2.2 使用支撑库优化程序 | 第55-56页 |
| 5.2.3 使用内联指令优化程序 | 第56-58页 |
| 5.2.4 对系统中KCF跟踪算法的优化 | 第58-63页 |
| 5.3 热成像行人检测跟踪系统的结果分析 | 第63-65页 |
| 5.3.1 车载热成像数据集 | 第63页 |
| 5.3.2 测试结果分析 | 第63-65页 |
| 5.3.3 系统的整体效果 | 第65页 |
| 5.4 本章小结 | 第65-66页 |
| 第六章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-71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 |