| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-24页 |
| 1.1 选题的意义与背景 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-20页 |
| 1.2.1 目标检测与跟踪算法的国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.2 目标运动参数估计的国内外研究现状 | 第15-18页 |
| 1.2.3 风险评估方法的国内外研究现状 | 第18-20页 |
| 1.3 论文的主要研究内容 | 第20-21页 |
| 1.4 论文的结构安排 | 第21-24页 |
| 第二章 基于HOG的行人和车辆检测方法 | 第24-42页 |
| 2.1 检测算法的评判方法 | 第24-27页 |
| 2.1.1 检测算法评估的必要性 | 第24页 |
| 2.1.2 现有的评估方法的介绍 | 第24-27页 |
| 2.2 方向梯度直方图特征 | 第27-31页 |
| 2.2.1 行人数据库和车辆数据库的选择与建立 | 第27-28页 |
| 2.2.2 HOG特征描述 | 第28-30页 |
| 2.2.3 方向梯度直方图特征提取步骤 | 第30-31页 |
| 2.3 支持向量机分类器的介绍 | 第31-33页 |
| 2.4 基于HOG的行人和车辆检测 | 第33-41页 |
| 2.4.1 基于HOG行人和车辆检测方法流程 | 第34页 |
| 2.4.2 基于非极大值抑制的目标定位 | 第34-36页 |
| 2.4.3 检测算法的改进 | 第36-41页 |
| 2.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第三章 目标跟踪算法的研究 | 第42-52页 |
| 3.1 基于粒子滤波的目标跟踪 | 第42-50页 |
| 3.1.1 贝叶斯滤波理论 | 第43-45页 |
| 3.1.2 蒙特卡罗思想 | 第45-46页 |
| 3.1.3 序列重要性采样 | 第46-48页 |
| 3.1.4 粒子退化问题 | 第48-50页 |
| 3.2 粒子滤波的跟踪步骤及效果 | 第50-51页 |
| 3.3 本章小结 | 第51-52页 |
| 第四章 目标运动参数的估计 | 第52-62页 |
| 4.1 目标的方向估计 | 第52-54页 |
| 4.2 目标的速度估计 | 第54-55页 |
| 4.3 目标的距离估计 | 第55-60页 |
| 4.3.1 摄像机内部参数标定 | 第56-59页 |
| 4.3.2 测距方法的可行性验证 | 第59页 |
| 4.3.3 距离估计 | 第59-60页 |
| 4.4 本章小结 | 第60-62页 |
| 第五章 目标风险评估 | 第62-74页 |
| 5.1 模糊综合评价方法 | 第62页 |
| 5.2 模糊综合评价步骤 | 第62-63页 |
| 5.3 隶属度函数选取及风险评估 | 第63-72页 |
| 5.4 本章小结 | 第72-74页 |
| 第六章 行人与车辆识别及其运动分析软件实现 | 第74-86页 |
| 6.1 道路交通行人与车辆识别及其运动分析软件的设计 | 第74页 |
| 6.2 软件的实现和功能介绍 | 第74-84页 |
| 6.2.1 软件的实现 | 第74-76页 |
| 6.2.2 软件界面和菜单的介绍 | 第76-78页 |
| 6.2.3 软件功能说明 | 第78-84页 |
| 6.3 本章小结 | 第84-86页 |
| 第七章 结论 | 第86-89页 |
| 7.1 论文的主要研究成果 | 第86-87页 |
| 7.2 未来研究方向 | 第87-89页 |
| 7.2.1 论文有待改进的地方 | 第87-88页 |
| 7.2.2 未来展望 | 第88-89页 |
| 致谢 | 第89-90页 |
| 参考文献 | 第90-94页 |
| 附录A 攻读学位其间发表论文目录 | 第94页 |