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复杂环境下的列车驾驶员目标检测

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
1 绪论第10-16页
    1.1 研究背景和意义第10-13页
    1.2 主要工作与创新第13-15页
    1.3 本文的组织结构第15-16页
2 人体检测技术研究现状第16-23页
    2.1 基于背景建模的目标检测第16-17页
    2.2 基于前景建模的目标检测第17-22页
    2.3 本章小结第22-23页
3 基于单张图像的列车驾驶员目标检测第23-42页
    3.1 图像中的列车驾驶员目标检测流程第23-24页
    3.2 列车驾驶员目标检测器构建第24-29页
        3.2.1 单人检测器第24-26页
        3.2.2 遮挡检测器第26-27页
        3.2.3 截断检测器第27-28页
        3.2.4 联合检测器第28-29页
    3.3 基于联合检测器的列车驾驶员目标检测第29-31页
        3.3.1 采用最优部件子集策略提高精度第29-31页
        3.3.2 采用coarse-to-fine策略加速检测第31页
    3.4 实验结果及分析第31-41页
        3.4.1 实验环境配置第32-34页
        3.4.2 不同数据集中的检测结果分析第34-37页
        3.4.3 真实场景下的检测结果分析第37-41页
        3.4.4 不同检测器的检测时间对比第41页
    3.5 本章小结第41-42页
4 基于监控视频的列车驾驶员目标检测第42-56页
    4.1 视频中的列车驾驶员目标检测流程第42-43页
    4.2 基于单张图像的驾驶员目标检测问题分析第43-46页
    4.3 基于时空约束的驾驶员目标检测优化第46-50页
        4.3.1 空间上下文约束下的检测优化第46-48页
        4.3.2 时间上下文约束下的检测优化第48-50页
    4.4 实验结果及分析第50-55页
    4.5 本章小结第55-56页
5 总结与展望第56-58页
    5.1 工作总结第56-57页
    5.2 研究展望第57-58页
参考文献第58-62页
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果第62-63页
致谢第63页

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