| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究的背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 行人检测方法概述 | 第11-15页 |
| 1.3 行人检测的问题和难点 | 第15页 |
| 1.4 本文结构 | 第15-18页 |
| 第2章 行人检测研究进展 | 第18-30页 |
| 2.1 基于人工特征的行人检测方法 | 第18-22页 |
| 2.2 基于卷积神经网络的行人检测方法 | 第22-29页 |
| 2.2.1 卷积神经网络概述 | 第22-26页 |
| 2.2.2 R-CNN系列方法概述 | 第26-29页 |
| 2.3 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于连续帧卷积神经网络的行人检测 | 第30-46页 |
| 3.1 行人检测中的遮挡问题 | 第30-31页 |
| 3.2 连续帧卷积神经网络 | 第31-33页 |
| 3.3 基于连续帧卷积神经网络的行人检测 | 第33-35页 |
| 3.4 实验和结果分析 | 第35-45页 |
| 3.4.1 实验设置 | 第35-38页 |
| 3.4.2 单帧多通道图像和连续帧灰度图像的对比实验 | 第38-41页 |
| 3.4.3 不同数量的连续帧检测实验 | 第41-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 融合目标跟踪结果的行人检测 | 第46-54页 |
| 4.1 引言 | 第46页 |
| 4.2 核相关滤波跟踪 | 第46-47页 |
| 4.3 融合目标跟踪结果的行人检测 | 第47-50页 |
| 4.4 实验和结果分析 | 第50-52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-54页 |
| 结论 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62页 |