| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 本文主要贡献与创新 | 第11-12页 |
| 1.4 本文结构安排 | 第12-13页 |
| 第二章 车辆检测的特征选择 | 第13-29页 |
| 2.1 车辆检测概述 | 第13-14页 |
| 2.2 单视角下的车辆特征 | 第14-21页 |
| 2.2.1 ACF特征 | 第14-16页 |
| 2.2.2 ACF特征与HOG特征的区别 | 第16-17页 |
| 2.2.3 ACF特征与ICF特征的区别 | 第17-19页 |
| 2.2.4 不同通道组合对检测性能的影响 | 第19-21页 |
| 2.3 多视角下的车辆特征 | 第21-28页 |
| 2.3.1 DSC聚类算法 | 第22-24页 |
| 2.3.2 DSC聚类与k-means聚类的区别 | 第24-25页 |
| 2.3.3 DSC聚类与Latent SVM聚类的区别 | 第25页 |
| 2.3.4 实验对比 | 第25-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 车辆检测的分类器选择 | 第29-44页 |
| 3.1 软级联分类器 | 第29-36页 |
| 3.1.1 软级联分类器的推广 | 第30-33页 |
| 3.1.2 分类实验对比 | 第33-35页 |
| 3.1.3 车辆检测试验对比 | 第35-36页 |
| 3.2 参数对检测器的影响 | 第36-43页 |
| 3.2.1 权重更新对检测器的影响 | 第37-39页 |
| 3.2.2 改进后权重更新对检测器的影响 | 第39-41页 |
| 3.2.3 实验对比 | 第41-43页 |
| 3.3 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 车辆跟踪与车型识别 | 第44-55页 |
| 4.1 车辆跟踪 | 第44-49页 |
| 4.1.1 MOSSE跟踪算法 | 第44-46页 |
| 4.1.2 改进的MOSSE跟踪算法 | 第46-47页 |
| 4.1.3 隔帧数对检测性能的影响 | 第47-49页 |
| 4.2 车型识别 | 第49-54页 |
| 4.2.1 多特征融合 | 第49-51页 |
| 4.2.2 随机投影 | 第51-52页 |
| 4.2.3 实验对比 | 第52-54页 |
| 4.3 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 车辆检测系统 | 第55-62页 |
| 5.1 车辆检测系统概述 | 第55-60页 |
| 5.1.1 样本处理及分类器训练 | 第56-57页 |
| 5.1.2 快速特征金字塔 | 第57-59页 |
| 5.1.3 检测与跟踪的交叉验证 | 第59-60页 |
| 5.2 基于C | 第60-61页 |
| 5.3 本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 6.1 本文总结 | 第62-63页 |
| 6.2 后续工作展望 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第69-70页 |