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环境自适应行人检测算法

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
1 绪论第8-14页
    1.1 研究背景和意义第8-10页
    1.2 国内外研究现状第10-12页
    1.3 本文的研究重点和难点第12-13页
    1.4 论文章节安排第13-14页
2 行人检测算法原理第14-24页
    2.1 行人特征的描述方法简介第14-21页
    2.2 行人检测分类方法简介第21-23页
    2.3 行人检测算法评价指标第23页
    2.4 本章小结第23-24页
3 实际监控场景下的多姿态行人检测第24-32页
    3.1 问题的描述第24-25页
    3.2 卷积神经网络介绍第25-29页
        3.2.1 卷积层第25-27页
        3.2.2 激活函数第27-28页
        3.2.3 池化层第28-29页
        3.2.4 全连接层第29页
    3.3 FasterRCNN行人检测深度网络第29-31页
    3.4 FasterRCNN深度网络行人检测结果及分析第31页
    3.5 本章小结第31-32页
4 遮挡行人检测第32-44页
    4.1 可变形部件模型第33-35页
    4.2 遮挡情况下分类器结构参数动态调整第35-37页
    4.3 遮挡行人部位检测器设计第37-41页
    4.4 可变形部件模型部分参数设置第41-43页
    4.5 本章小结第43-44页
5 实验结果及分析第44-50页
    5.1 常用数据集第44-45页
    5.2 不同程度遮挡处理能力测试第45-47页
    5.3 不同部位被遮挡对遮挡判定影响的测试第47-49页
    5.4 检测算法性能对比实验第49页
    5.5 本章小结第49-50页
6 总结与展望第50-52页
    6.1 总结第50页
    6.2 展望第50-52页
致谢第52-54页
参考文献第54-58页
已发表论文、专利及科研情况第58页
    国家发明专利第58页
    比赛奖励第58页
    参与的科研与教学工作第58页

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