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夜间车辆检测算法研究及其应用

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第8-19页
    1.1 研究背景第8-9页
    1.2 研究目的及意义第9-12页
    1.3 面临的困难第12-14页
    1.4 研究现状第14-17页
    1.5 本文主要内容及章节安排第17-19页
第二章 车辆检测训练集制作及检测效果评估第19-30页
    2.1 摄像机配置第19-20页
    2.2 数据收集第20-21页
    2.3 正样本制作第21-24页
        2.3.1 车灯正样本制作第21-22页
        2.3.2 车辆正样本制作第22-24页
    2.4 负样本制作第24-26页
        2.4.1 车灯负样本制作第24-25页
        2.4.2 车辆检测负样本制作第25-26页
    2.5 检测效果评估第26-29页
        2.5.1 测试集制作第26-27页
        2.5.2 检测结果评估第27-29页
    2.6 本章小结第29-30页
第三章 基于多特征的夜间车辆检测算法研究第30-51页
    3.1 LBP特征简介第30-32页
    3.2 HOG特征及CO-HOG特征简介第32-36页
    3.3 HAAR特征简介第36-37页
    3.4 ADABOOST算法原理第37-40页
    3.5 级联分类器第40-44页
    3.6 检测过程第44-45页
    3.7 实验结果对比与分析第45-48页
    3.8 车辆检测算法扩展第48-50页
    3.9 本章小结第50-51页
第四章 关键车选择第51-61页
    4.1 汽车前向碰撞预警ISO 22839国际标准第51-53页
    4.2 重合度判定第53-55页
    4.3 车辆目标距离判定第55-56页
    4.4 关键车选择判定原理第56-60页
    4.5 本章小结第60-61页
第五章 总结与展望第61-63页
    5.1 本文工作总结第61-62页
    5.2 今后工作展望第62-63页
致谢第63-64页
参考文献第64-69页
攻读硕士期间完成的科研情况第69页

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