| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 符号对照表 | 第13-15页 |
| 缩略语对照表 | 第15-19页 |
| 第一章 绪论 | 第19-35页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第19-21页 |
| 1.2 研究发展及现状 | 第21-31页 |
| 1.2.1 交通场景视觉层次感知机制理论研究进展 | 第21-24页 |
| 1.2.2 交通场景空间布局理解研究进展及现状 | 第24-26页 |
| 1.2.3 交通场景中目标对象的视觉感知 | 第26页 |
| 1.2.4 交通场景图像语义分割 | 第26-31页 |
| 1.3 本文的研究内容及章节安排 | 第31-35页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第31-33页 |
| 1.3.2 论文的章节安排 | 第33-35页 |
| 第二章 交通场景数据库及特点 | 第35-53页 |
| 2.1 数据库 | 第35-43页 |
| 2.1.1 交通场景数据库 | 第35-37页 |
| 2.1.2 图像数据库 | 第37-40页 |
| 2.1.3 交通场景像素级语义标注数据库的特点 | 第40-43页 |
| 2.2 大规模数据库的公开及交通场景数据库的主要挑战 | 第43-46页 |
| 2.3 交通场景分层感知子系统 | 第46-51页 |
| 2.4 本章小结 | 第51-53页 |
| 第三章 基于交通场景的多视觉特征图像分割方法 | 第53-71页 |
| 3.1 引言 | 第53-54页 |
| 3.2 超像素多视觉特征图像分割算法 | 第54-65页 |
| 3.2.1 超像素的多视觉特征提取 | 第55-56页 |
| 3.2.2 超像素分类 | 第56-57页 |
| 3.2.3 超像素类标推理 | 第57-65页 |
| 3.3 实验与分析 | 第65-68页 |
| 3.4 本章小结 | 第68-71页 |
| 第四章 采用多层图模型推理的道路场景分割 | 第71-89页 |
| 4.1 引言 | 第71-73页 |
| 4.2 基于多层图模型推理道路场景分割 | 第73-76页 |
| 4.2.1 超像素特征 | 第73-74页 |
| 4.2.2 超像素分类 | 第74-75页 |
| 4.2.3 超像素类标MRF推理 | 第75-76页 |
| 4.3 全连接CRFs的像素级标注 | 第76-82页 |
| 4.3.1 自底向上与自顶向下的二元CRF | 第76-78页 |
| 4.3.2 全连接CRF模型 | 第78-81页 |
| 4.3.3 采用多层图模型的道路场景分割算法总结 | 第81-82页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第82-88页 |
| 4.4.1 实验设计和数据库 | 第82-83页 |
| 4.4.2 场景布局分割实验结果 | 第83-85页 |
| 4.4.3 定性评估实验结果 | 第85-88页 |
| 4.5 本章小结 | 第88-89页 |
| 第五章 结合场景结构特性和全连接条件随机场的道路检测 | 第89-101页 |
| 5.1 引言 | 第89-91页 |
| 5.2 道路场景的几何结构特性 | 第91-93页 |
| 5.2.1 消失点和道路边界检测 | 第91-92页 |
| 5.2.2 道路场景结构布局估计 | 第92-93页 |
| 5.3 结合场景结构特性和全连接条件随机场的道路检测 | 第93-97页 |
| 5.3.1 全连接条件随机场模型 | 第94页 |
| 5.3.2 采用场景结构信息构建一元能量函数 | 第94-95页 |
| 5.3.3 成对能量函数的计算 | 第95-97页 |
| 5.4 道路检测实验结果及分析 | 第97-99页 |
| 5.4.1 道路分割实验参数设置 | 第97-98页 |
| 5.4.2 实验结果及分析 | 第98-99页 |
| 5.5 本章小结 | 第99-101页 |
| 第六章 结合深度卷积网络和多层图模型的道路场景分割 | 第101-115页 |
| 6.1 引言 | 第101-102页 |
| 6.2 结合深度卷积网络和多层图模型的分割方法 | 第102-109页 |
| 6.2.1 基本框架 | 第102-103页 |
| 6.2.2 网络结构 | 第103-104页 |
| 6.2.3 层次化的图模型推理 | 第104-108页 |
| 6.2.4 模型分析 | 第108-109页 |
| 6.3 实验结果和分析 | 第109-113页 |
| 6.3.1 实验设置 | 第109-110页 |
| 6.3.2 实验结果 | 第110-113页 |
| 6.4 本章小结 | 第113-115页 |
| 第七章 总结与展望 | 第115-119页 |
| 7.1 工作总结 | 第115-117页 |
| 7.2 前景展望 | 第117-119页 |
| 参考文献 | 第119-131页 |
| 致谢 | 第131-133页 |
| 作者简介 | 第133-135页 |
