载重车典型盲区事故预警方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| ·课题背景及研究目的和意义 | 第9-10页 |
| ·课题背景 | 第9页 |
| ·课题来源及研究意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·国外研究现状 | 第10-11页 |
| ·国内研究现况 | 第11-13页 |
| ·本文研究内容 | 第13-14页 |
| 第2章 行人检测方法研究 | 第14-36页 |
| ·引言 | 第14-15页 |
| ·基于统计学习行人检测算法流程 | 第15页 |
| ·人体的特征描述 | 第15-21页 |
| ·类 Haar 特征 | 第16-18页 |
| ·HOG 特征 | 第18-19页 |
| ·积分图加速特征计算 | 第19-21页 |
| ·行人检测分类器研究 | 第21-26页 |
| ·Adaboost 算法 | 第21-23页 |
| ·支持向量机理论 | 第23-26页 |
| ·实验结果与分析 | 第26-35页 |
| ·实验平台 | 第26页 |
| ·实验样本 | 第26-29页 |
| ·基于 Adaboost 算法训练 | 第29-32页 |
| ·基于支持向量机训练 | 第32页 |
| ·实验结果 | 第32-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第3章 基于单目视觉的行人测距方法研究 | 第36-48页 |
| ·引言 | 第36页 |
| ·常用车载测距方法 | 第36-37页 |
| ·单目视觉行人距离测量 | 第37-43页 |
| ·单目视觉测距模型 | 第37-39页 |
| ·单目视觉行人测距模型 | 第39-40页 |
| ·标定摄像机内部参数 | 第40-43页 |
| ·单目视觉行人测距的实验 | 第43-47页 |
| ·CCD 摄像机 | 第43页 |
| ·摄像机内部参数标定实验 | 第43-44页 |
| ·行人测距实验 | 第44-47页 |
| ·小结 | 第47-48页 |
| 第4章 车辆右转向盲区预警方法研究 | 第48-73页 |
| ·引言 | 第48页 |
| ·模糊集理论 | 第48-50页 |
| ·模糊集 | 第48-49页 |
| ·模糊模式识别 | 第49-50页 |
| ·模糊聚类分析 | 第50-52页 |
| ·最大树法 | 第51页 |
| ·模糊等价关系的传递闭包法 | 第51-52页 |
| ·基于模糊聚类和模糊模式识别预警方法 | 第52-62页 |
| ·内轮差 | 第52-53页 |
| ·汽车盲区 | 第53-55页 |
| ·车辆右转向仿真分析 | 第55-57页 |
| ·模糊评价指标选择 | 第57-59页 |
| ·模糊聚类和模糊模式识别方法 | 第59-62页 |
| ·A 柱盲区预警方法的实验分析 | 第62-68页 |
| ·聚类分析实验 | 第62-67页 |
| ·模糊模式识别实验分析 | 第67-68页 |
| ·右后视镜盲区预警方法的分析与实验 | 第68-72页 |
| ·测距模型 | 第69页 |
| ·模糊评价指标选择 | 第69-70页 |
| ·实验分析 | 第70-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 结论 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-77页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 作者简介 | 第79页 |
