前视车辆检测及定位算法研究与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究动态 | 第13-14页 |
| 1.3 本论文所要解决的主要问题 | 第14-15页 |
| 1.4 本论文主要研究内容及成果 | 第15页 |
| 1.5 本论文章节结构 | 第15-17页 |
| 第二章 目标检测与定位算法及相关理论 | 第17-34页 |
| 2.1 基于视频的目标检测算法 | 第17-19页 |
| 2.1.1 光流法 | 第17-18页 |
| 2.1.2 帧差法 | 第18页 |
| 2.1.3 背景差法 | 第18-19页 |
| 2.2 视频车辆定位模型 | 第19-20页 |
| 2.3 常用的机器学习算法 | 第20-23页 |
| 2.3.1 adaboost | 第20-21页 |
| 2.3.2 K近邻法 | 第21页 |
| 2.3.3 朴素贝叶斯法 | 第21-22页 |
| 2.3.4 决策树 | 第22页 |
| 2.3.5 感知机 | 第22-23页 |
| 2.3.6 支持向量机 | 第23页 |
| 2.4 支持向量机算法理论 | 第23-31页 |
| 2.4.1 函数间隔与几何间隔 | 第24-27页 |
| 2.4.2 间隔最大化 | 第27-29页 |
| 2.4.3 支持向量和间隔边界 | 第29页 |
| 2.4.4 线性支持向量机与软间隔最大化 | 第29-30页 |
| 2.4.5 合页损失函数 | 第30-31页 |
| 2.5 监督学习与非监督学习 | 第31-32页 |
| 2.5.1 监督学习 | 第31页 |
| 2.5.2 非监督学习 | 第31-32页 |
| 2.6 K-均值聚类 | 第32-33页 |
| 2.7 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 目标潜在区域提取算法 | 第34-49页 |
| 3.1 基于梯度信息的目标潜在区域提取算法 | 第34-40页 |
| 3.1.1 BING特征及其特点 | 第34-35页 |
| 3.1.2 BING特征的计算方式 | 第35-36页 |
| 3.1.2.1 梯度计算 | 第35页 |
| 3.1.2.2.BING特征的计算 | 第35-36页 |
| 3.1.3 利用BING特征计算潜在区域 | 第36-40页 |
| 3.1.3.1 概述 | 第36-37页 |
| 3.1.3.2 计算过程 | 第37页 |
| 3.1.3.3 利用二进制优化计算效率 | 第37-38页 |
| 3.1.3.4 实验验证 | 第38-40页 |
| 3.2 基于背景信息目标潜在区域提取算法 | 第40-48页 |
| 3.2.1 GIST特征及其特点 | 第41-43页 |
| 3.2.2 GIST特征的计算方式 | 第43-45页 |
| 3.2.3 利用GIST特征计算目标潜在区域 | 第45-48页 |
| 3.2.3.1 目标检测问题在概率框架中的描述 | 第45-47页 |
| 3.2.3.2 用GIST特征估计目标位置 | 第47页 |
| 3.2.3.3 实验验证 | 第47-48页 |
| 3.3 本章小节 | 第48-49页 |
| 第四章 Multi-svm机器学习算法 | 第49-64页 |
| 4.1 概述 | 第49-50页 |
| 4.2 相似方法介绍及改进 | 第50-51页 |
| 4.3 Multi-svm机器学习算法 | 第51-52页 |
| 4.4 随机梯度下降算法 | 第52-54页 |
| 4.5 Multi-svm算法实现流程 | 第54-61页 |
| 4.5.1 准备训练样本 | 第54-55页 |
| 4.5.2 训练样本特征提取 | 第55-57页 |
| 4.5.3 算法训练流程 | 第57-58页 |
| 4.5.4 算法检测流程 | 第58-61页 |
| 4.6 算法验证 | 第61-63页 |
| 4.7 本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 车辆目标跟踪算法研究 | 第64-70页 |
| 5.1 卡尔曼滤波提出的背景 | 第64页 |
| 5.2 卡尔曼滤波基本理论 | 第64-66页 |
| 5.3 基于卡尔曼滤波的车辆跟踪算法 | 第66-68页 |
| 5.4 仿真及结果分析 | 第68-69页 |
| 5.5 本章小结 | 第69-70页 |
| 第六章 总结与展望 | 第70-72页 |
| 6.1 工作总结 | 第70页 |
| 6.2 工作展望 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
| 硕士期间取得的研究成果 | 第76-77页 |
