图书介绍
基于单目视觉的智能汽车行人检测技术研究PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载
- 于立萍，辛晓著 著
- 出版社： 北京：人民邮电出版社
- ISBN：9787115474735
- 出版时间：2018
- 标注页数：142页
- 文件大小：16MB
- 文件页数：153页
- 主题词：智能控制－汽车－计算机视觉－研究
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图书目录
第1章 绪论1
1.1 研究的意义及背景1
1.2 国内外研究的进展与典型系统4
1.2.1 美国的研究进展及典型系统介绍5
1.2.2 欧洲的研究进展及典型系统介绍6
1.2.3 日本的研究进展及典型系统介绍9
1.2.4 中国的研究进展及典型的系统介绍11
1.3 国内外基于视觉的行人检测技术的研究现状15
1.3.1 感兴趣区域分割16
1.3.2 目标识别20
1.4 问题和不足27
1.5 本章小结27
第2章 基于单目视觉的行人检测系统概述29
2.1 多功能智能汽车实验平台——THMR-V29
2.2 相关术语32
2.3 本章小结33
第3章 基于Haar-like特征和Adaboost的行人候选区域分割34
3.1 Haar-like特征和积分图35
3.2 Adaboost及树形分类算法37
3.2.1 Adaboost算法37
3.2.2 树形分类算法40
3.3 实验结果与分析44
3.3.1 分类器的训练44
3.3.2 行人假设区域的生成45
3.4 本章小结48
第4章 基于Mean-shift的多尺度检测的融合49
4.1 多尺度检测融合算法的设计目标50
4.1.1 多尺度检测融合算法的前提假设50
4.1.2 多尺度检测融合算法的设计原则51
4.2 基于Mean-shift算法的多尺度检测融合52
4.2.1 核密度函数估计52
4.2.2 基于均值漂移的多尺度检测融合算法54
4.3 相关参数的设置58
4.4 本章小结62
第5章 基于改进Shapelet特征的行人识别63
5.1 基于标准Shapelet特征的行人识别64
5.1.1 底层特征67
5.1.2 Shapelet特征69
5.1.3 分类器71
5.2 基于改进Shapelet特征的行人识别72
5.2.1 行人数据集72
5.2.2 子窗口的空间分布74
5.2.3 底层特征的计算77
5.2.4 归一化方法78
5.3 相关实验结果81
5.4 本章小结82
第6章 基于部位的行人识别算法84
6.1 集成模型的相关工作85
6.1.1 全局模型85
6.1.2 分布式模型86
6.2 系统结构概述86
6.3 基于部位的行人检测器集成模型88
6.3.1 模型概述88
6.3.2 部位检测器89
6.3.3 子结构检测器90
6.3.4 子结构检测器的学习91
6.3.5 集成检测器93
6.4 最优集成检测器的学习94
6.4.1 覆盖集94
6.4.2 集成检测器检测率和虚警率的估计97
6.4.3 最优集成检测器的学习算法98
6.5 基于集成模型的行人检测100
6.5.1 马尔可夫随机场理论101
6.5.2 基于MAP-MRF框架的行人检测103
6.6 相关实验和分析106
6.7 本章小结107
第7章 基于在线学习的行人检测109
7.1 引言109
7.2 基于Adaboost算法的在线学习和检测111
7.2.1 基于在线学习的行人检测框架111
7.2.2 基于Adaboost的在线学习算法112
7.2.3 在线的弱分类器学习算法118
7.3 实验结果与分析121
7.3.1 数据集和相关参数的定义121
7.3.2 实验结果122
7.4 本章小结126
第8章 行人检测技术的研究成果及进一步工作127
8.1 研究成果127
8.2 进一步工作130
参考文献132