基于视觉的车载行人检测系统软硬件协同设计
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 行人检测技术国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 车载行人检测系统的发展现状 | 第10页 |
| 1.4 车载行人检测技术的难点 | 第10-11页 |
| 1.5 常用行人检测数据库 | 第11页 |
| 1.6 本文的主要研究内容及工作安排 | 第11-13页 |
| 第2章 行人检测基础知识 | 第13-25页 |
| 2.1 引言 | 第13页 |
| 2.2 特征检测算子 | 第13-17页 |
| 2.2.1 HAAR-LIKE特征 | 第13-15页 |
| 2.2.2 HOG特征 | 第15-16页 |
| 2.2.3 CENTRIST特征 | 第16-17页 |
| 2.3 经典分类器 | 第17-24页 |
| 2.3.1 AdaBoost分类器 | 第17-19页 |
| 2.3.2 支持向量机分类器 | 第19-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于CENTRIST特征的行人检测算法 | 第25-34页 |
| 3.1 引言 | 第25-26页 |
| 3.2 图像预处理 | 第26页 |
| 3.2.1 图像缩放 | 第26页 |
| 3.2.2 边缘特征提取 | 第26页 |
| 3.3 CENTRIST特征提取 | 第26-29页 |
| 3.4 行人检测 | 第29-31页 |
| 3.4.1 使用级联分类器对行人进行检测 | 第29-30页 |
| 3.4.2 非极大值抑制 | 第30-31页 |
| 3.5 算法性能测试 | 第31-33页 |
| 3.5.1 算法性能对比 | 第31-32页 |
| 3.5.2 各模块花费的时间 | 第32-33页 |
| 3.6 本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 系统软硬件协同设计实现 | 第34-54页 |
| 4.1 引言 | 第34页 |
| 4.2 系统总体结构 | 第34-35页 |
| 4.3 ZYNQ芯片简介 | 第35-37页 |
| 4.4 AX7010开发板简介 | 第37-39页 |
| 4.5 硬件工程设计 | 第39-42页 |
| 4.5.1 AXI总线 | 第39-40页 |
| 4.5.2 AXIVDMA配置 | 第40-42页 |
| 4.6 图像预处理硬件加速设计 | 第42-47页 |
| 4.6.1 双线性插值图像缩放 | 第42-44页 |
| 4.6.2 Sobel检测算子 | 第44-45页 |
| 4.6.3 硬件加速模块的实验分析 | 第45-47页 |
| 4.7 嵌入式开发环境的搭建 | 第47-50页 |
| 4.7.1 嵌入式Linux系统搭建 | 第47-49页 |
| 4.7.2 OpenCV和Qt库移植 | 第49-50页 |
| 4.8 系统软件工程设计 | 第50-52页 |
| 4.8.1 训练分类器 | 第51-52页 |
| 4.8.2 运行系统 | 第52页 |
| 4.9 本章小结 | 第52-54页 |
| 第5章 系统调试与实现结果分析 | 第54-59页 |
| 5.1 性能测试与结果分析 | 第54-57页 |
| 5.1.1 速度对比分析 | 第54页 |
| 5.1.2 精度对比分析 | 第54-56页 |
| 5.1.3 不同场景下的检测效果分析 | 第56-57页 |
| 5.2 本章小结 | 第57-59页 |
| 第6章 结论和展望 | 第59-61页 |
| 6.1 总结 | 第59页 |
| 6.2 展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 攻读硕士学位期间的科研成果 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
