| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第15-29页 |
| 1.1 引言 | 第15-16页 |
| 1.2 车辆搜索 | 第16-21页 |
| 1.2.1 车辆搜索系统结构 | 第16-18页 |
| 1.2.2 车辆搜索基本特点 | 第18-19页 |
| 1.2.3 车辆搜索研究内容 | 第19-21页 |
| 1.3 面向视频监控网络的车辆搜索相关工作 | 第21-25页 |
| 1.3.1 车辆特征表示 | 第21-23页 |
| 1.3.2 视频监控网络中对象搜索 | 第23-25页 |
| 1.4 研究内容与主要贡献 | 第25-27页 |
| 1.5 论文结构 | 第27-29页 |
| 第二章 基于多级外观特征融合的相似车辆搜索 | 第29-47页 |
| 2.1 引言 | 第29-30页 |
| 2.2 问题描述 | 第30-31页 |
| 2.3 车辆多级外观特征表示 | 第31-33页 |
| 2.3.1 纹理特征 | 第31-32页 |
| 2.3.2 颜色特征 | 第32页 |
| 2.3.3 语义属性特征 | 第32-33页 |
| 2.4 基于零空间度量学习的多级特征融合 | 第33-35页 |
| 2.4.1 零空间度量学习 | 第33-34页 |
| 2.4.2 多级特征融合 | 第34-35页 |
| 2.5 实验结果与分析 | 第35-45页 |
| 2.5.1 数据集 | 第35-39页 |
| 2.5.2 实验设置 | 第39-40页 |
| 2.5.3 方法对比 | 第40-45页 |
| 2.6 本章小结 | 第45-47页 |
| 第三章 基于跨视角注意力神经网络的相似车辆搜索 | 第47-65页 |
| 3.1 引言 | 第47-50页 |
| 3.2 问题描述 | 第50-51页 |
| 3.3 面向视频车辆搜索的跨视角注意力网络框架 | 第51-56页 |
| 3.3.1 特征学习网络 | 第51-53页 |
| 3.3.2 注意力聚合网络 | 第53-54页 |
| 3.3.3 网络训练 | 第54-56页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第56-63页 |
| 3.4.1 数据集与实验设置 | 第56-57页 |
| 3.4.2 基于单张图像的方法与基于视频的方法对比 | 第57-60页 |
| 3.4.3 基于视频的车辆搜索方法对比 | 第60-62页 |
| 3.4.4 讨论 | 第62-63页 |
| 3.5 本章小结 | 第63-65页 |
| 第四章 车牌图像增强与验证结合的精确车辆搜索 | 第65-87页 |
| 4.1 引言 | 第65-69页 |
| 4.2 相关工作 | 第69-71页 |
| 4.2.1 车牌识别 | 第69-70页 |
| 4.2.2 图像超分辨率 | 第70-71页 |
| 4.3 基于域先验生成对抗网络的车牌图像增强 | 第71-75页 |
| 4.3.1 域先验生成对抗网络框架 | 第72-73页 |
| 4.3.2 生成器网络 | 第73页 |
| 4.3.3 判别器网路 | 第73-74页 |
| 4.3.4 对抗损失函数 | 第74-75页 |
| 4.4 基于车牌验证的精确车辆搜索 | 第75-78页 |
| 4.4.1 对偶神经网络结构 | 第75-76页 |
| 4.4.2 网络训练 | 第76-77页 |
| 4.4.3 精确车辆搜索 | 第77页 |
| 4.4.4 车辆搜索与车牌增强的结合 | 第77-78页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第78-85页 |
| 4.5.1 数据集 | 第78-79页 |
| 4.5.2 实验设置 | 第79页 |
| 4.5.3 方法对比 | 第79-85页 |
| 4.6 本章小结 | 第85-87页 |
| 第五章 多模数据融合的渐进式车辆搜索系统 | 第87-103页 |
| 5.1 应用背景 | 第87-89页 |
| 5.2 多模数据融合的渐进式车辆搜索框架 | 第89-91页 |
| 5.3 多模数据融合的渐进式车辆搜索原型系统 | 第91-96页 |
| 5.3.1 车辆数据收集子系统 | 第92-94页 |
| 5.3.2 车辆搜索子系统 | 第94-96页 |
| 5.3.3 系统运行环境 | 第96页 |
| 5.4 系统测试 | 第96-100页 |
| 5.4.1 车辆检测模块 | 第97页 |
| 5.4.2 车辆搜索系统 | 第97-100页 |
| 5.4.3 搜索效率分析 | 第100页 |
| 5.5 本章小结 | 第100-103页 |
| 第六章 总结与展望 | 第103-107页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第103-104页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第104-107页 |
| 参考文献 | 第107-115页 |
| 致谢 | 第115-117页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第117-118页 |