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基于视觉的驾驶行为建模

摘要第4-6页
Abstract第6-8页
1 绪论第11-23页
    1.1 研究背景与意义第11-12页
        1.1.1 研究背景第11-12页
        1.1.2 研究意义第12页
    1.2 国内外研究现状第12-18页
        1.2.1 国外研究现状第12-16页
        1.2.2 国内研究现状第16-18页
    1.3 研究内容与论文组织第18-23页
        1.3.1 论文研究内容第18-21页
        1.3.2 论文组织结构第21-23页
2 基于序列图像交通场景三维重建第23-54页
    2.1 引言第23-24页
    2.2 相关工作第24-26页
    2.3 sift特征点的提取与匹配第26-31页
        2.3.1 sift特征点提取第26-29页
        2.3.2 特征点匹配第29-31页
    2.4 基于EM算法的序列图像摄像机投影矩阵估计第31-41页
        2.4.1 基于极线约束的静态点检测第31-34页
        2.4.2 基于8点法的基础矩阵计算第34-35页
        2.4.3 基于EM算法的静态点集确定和基本矩阵估算第35-36页
        2.4.4 投影矩阵估计第36-41页
    2.5 基于PCA的交通运动场景点的重建第41-45页
        2.5.1 三维点轨迹线性重建法第42-43页
        2.5.2 基于PCA的轨迹基元的确定第43-44页
        2.5.3 三维点轨迹重建的几何分析第44-45页
    2.6 实验与结果第45-53页
        2.6.1 合成数据测试第46-49页
        2.6.2 真实场景测试第49-53页
    2.7 本章小结第53-54页
3 基于协方差描述子的交通场景理解第54-72页
    3.1 引言第54-55页
    3.2 交通场景特征提取第55-59页
        3.2.1 运动结构特征第56-58页
        3.2.2 物体外观特征第58-59页
    3.3 基于协方差描述子的交通场景特征融合第59-63页
        3.3.1 协方差描述子的定义第59-60页
        3.3.2 基于黎曼流形的特征提取第60-62页
        3.3.3 基于协方差描述子的交通场景特征融合第62-63页
    3.4 基于多类LogitBoost分类器的交通场景分割与识别第63-65页
    3.5 实验与结果第65-71页
    3.6 本章小结第71-72页
4 基于稀疏采样视觉注意力模型的交通险情检测第72-93页
    4.1 引言第72-73页
    4.2 视觉注意力模型第73-76页
        4.2.1 视觉注意力机制第73-74页
        4.2.2 视觉注意力模型第74-76页
    4.3 基于稀疏采样的视觉注意力模型第76-81页
        4.3.1 半球形时空模型第77-78页
        4.3.2 稀疏采样法第78-79页
        4.3.3 基于贝叶斯模型的显著性计算第79-80页
        4.3.4 多尺度显著图计算第80-81页
    4.4 基于稀疏采样视觉注意力模型的交通险情检测第81-82页
    4.5 实验与结果第82-92页
        4.5.1 实验数据、实验环境和实验评价准则第82-83页
        4.5.2 实验结果及分析第83-92页
    4.6 本章小结第92-93页
5 基于视觉的驾驶行为建模第93-115页
    5.1 引言第93-95页
    5.2 道路环境信息的获取第95-98页
    5.3 基于概率的驾驶行为建模第98-102页
        5.3.1 驾驶行为概率模型第98-99页
        5.3.2 基于稀疏贝叶斯学习法的参数估计第99-102页
    5.4 基于模糊规则的险情驾驶行为建模第102-108页
        5.4.1 模糊驾驶规则第103-107页
        5.4.2 模糊驾驶行为建模第107-108页
    5.5 实验与结果第108-114页
    5.6 本章小结第114-115页
6 结束语第115-117页
    6.1 本文工作总结第115-116页
    6.2 进一步研究工作第116-117页
参考文献第117-130页
攻读博士学位期间主要的研究成果第130-132页
致谢第132页

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