结合物体性度量和表观特征的车辆检测

摘要	第1-10页
Abstract	第10-11页
第一章 绪论	第11-26页
·课题研究背景	第11-14页
·智能交通系统	第11页
·汽车主动安全技术	第11-13页
·临撞预警系统产品	第13-14页
·车辆检测的体系框架和算法研究	第14-23页
·假设产生方法	第14-17页
·假设验证方法	第17-22页
·现有方法的局限性	第22-23页
·本文研究工作概述	第23-25页
·本文方法的体系框架	第23-24页
·本文的主要研究工作	第24-25页
·本文的内容安排	第25-26页
第二章 基于道路消失线和物体性度量的假设产生	第26-41页
·基于道路消失线的感兴趣区域产生	第26-28页
·基于物体性度量的疑似车辆提取	第28-35页
·物体性度量概述	第28-29页
·物体性度量线索	第29-33页
·线索参数的学习	第33-34页
·贝叶斯线索结合	第34-35页
·多尺度物体定位	第35-40页
·多尺度重叠窗口融合方法	第36页
·基于非极大值抑制的物体定位	第36-40页
·本章小结	第40-41页
第三章 基于表观特征和支持向量机的假设验证	第41-54页
·表观特征提取	第41-46页
·HOG概述	第41-42页
·特征提取过程	第42-46页
·基于支持向量机的训练和分类	第46-51页
·支持向量机	第47-49页
·多尺度样本训练和分类	第49-51页
·车辆距离估计	第51-53页
·本章小结	第53-54页
第四章 系统实现与实验验证	第54-65页
·系统实现	第54-55页
·性能指标	第55-56页
·实验验证	第56-64页
·实验结果	第56-58页
·实验设计	第58-64页
·本章小结	第64-65页
第五章 总结与展望	第65-67页
·本文工作总结	第65页
·今后工作展望	第65-67页
致谢	第67-68页
参考文献	第68-72页
作者在学期间取得的学术成果	第72页