| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11页 |
| 1.2 无人驾驶系统及其发展 | 第11-13页 |
| 1.3 无人驾驶的感知问题和本文工作重点 | 第13-14页 |
| 1.4 多目标跟踪与轨迹预测概述 | 第14-17页 |
| 1.5 各章节主要内容安排及创新点 | 第17-19页 |
| 1.5.1 本文研究内容 | 第17页 |
| 1.5.2 各章节主要内容及创新点 | 第17-19页 |
| 第二章 多目标跟踪系统的关键技术及容错改进 | 第19-43页 |
| 2.1 引言 | 第19-20页 |
| 2.2 基于检测的多目标跟踪系统介绍 | 第20-29页 |
| 2.2.1 目标检测算法 | 第21-24页 |
| 2.2.2 目标跟踪算法 | 第24-25页 |
| 2.2.3 数据关联算法 | 第25-26页 |
| 2.2.4 目标重识别算法 | 第26-29页 |
| 2.3 多目标跟踪系统的容错改进 | 第29-34页 |
| 2.3.1 Deep SORT多目标跟踪系统 | 第29-30页 |
| 2.3.2 改进的多目标跟踪系统 | 第30-34页 |
| 2.4 实验对比分析 | 第34-42页 |
| 2.4.1 评估指标介绍 | 第34-35页 |
| 2.4.2 实验结果对比 | 第35-42页 |
| 2.4.3 问题和难点 | 第42页 |
| 2.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第三章 基于生成对抗网络的图像去模糊与多目标容错跟踪 | 第43-61页 |
| 3.1 引言 | 第43-45页 |
| 3.2 图像去模糊网络 | 第45-49页 |
| 3.2.1 原始网络结构 | 第45页 |
| 3.2.2 基于残差逼近的生成对抗网络 | 第45-49页 |
| 3.3 图像去模糊实验 | 第49-54页 |
| 3.3.1 数据集介绍 | 第49-50页 |
| 3.3.2 模型训练细节 | 第50-52页 |
| 3.3.3 图像去模糊实验结果对比 | 第52-54页 |
| 3.4 多目标跟踪系统的模糊图像容错改进 | 第54-59页 |
| 3.4.1 抗模糊的多目标跟踪系统 | 第54-56页 |
| 3.4.2 模糊图像检测实验 | 第56页 |
| 3.4.3 模糊图像多目标跟踪实验 | 第56-58页 |
| 3.4.4 问题和难点 | 第58-59页 |
| 3.5 本章小结 | 第59-61页 |
| 第四章 基于注意力机制的车辆运动轨迹预测 | 第61-83页 |
| 4.1 引言 | 第61-62页 |
| 4.2 相关算法介绍 | 第62-68页 |
| 4.3 改进的车辆轨迹预测模型 | 第68-73页 |
| 4.3.1 数据预处理 | 第68-69页 |
| 4.3.2 基于注意力机制的轨迹预测模型 | 第69-73页 |
| 4.4 实验结果对比 | 第73-82页 |
| 4.4.1 数据集介绍 | 第73-74页 |
| 4.4.2 模型训练细节 | 第74-75页 |
| 4.4.3 实验结果对比 | 第75-78页 |
| 4.4.4 定量和定性分析 | 第78-81页 |
| 4.4.5 问题和难点 | 第81-82页 |
| 4.5 本章小结 | 第82-83页 |
| 第五章 总结与展望 | 第83-87页 |
| 5.1 本文研究内容总结 | 第83-84页 |
| 5.2 本文工作局限与展望 | 第84-87页 |
| 参考文献 | 第87-93页 |
| 致谢 | 第93-95页 |
| 附录 | 第95页 |
| 作者简历 | 第95页 |
| 攻读硕士学位期间的科研成果 | 第95页 |