基于视频的行人检测与跟踪算法研究

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基于视频的行人检测与跟踪算法研究

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基于视频的行人检测与跟踪算法研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
第一章绪论	第10-16页
1.1 研究背景和意义	第10-11页
1.2 行人检测与跟踪技术研究现状	第11-13页
1.2.1 行人检测方向	第11-12页
1.2.2 行人跟踪方向	第12-13页
1.3 本文主要贡献及创新	第13-14页
1.4 论文结构安排	第14-16页
第二章基于改进聚合通道特征的行人检测方法	第16-36页
2.1 基于聚合通道特征的行人检测算法框架	第16-24页
2.1.1 算法概述	第16-17页
2.1.2 聚合通道特征	第17-20页
2.1.3 快速特征金字塔算法	第20-22页
2.1.4 分类器	第22-23页
2.1.5 非极大值抑制算法	第23-24页
2.2 改进的聚合通道特征	第24-29页
2.2.1 聚合通道特征参数	第24-26页
2.2.2 形变金字塔聚合通道特征	第26-28页
2.2.3 实验结果分析	第28-29页
2.3 改进的非极大值抑制算法	第29-33页
2.4 综合实验分析	第33-35页
2.5 本章小结	第35-36页
第三章基于轨迹置信度的双层关联多人跟踪方法	第36-56页
3.1 基于检测的跟踪算法概述	第36-38页
3.1.1 算法框架	第36-37页
3.1.2 匈牙利关联算法	第37-38页
3.2 相似度模型	第38-44页
3.2.1 运动相似度模型	第38-40页
3.2.2 形状相似度模型	第40-41页
3.2.3 改进的外观相似度模型	第41-44页
3.3 轨迹置信度	第44-46页
3.4 改进的双层关联跟踪算法	第46-52页
3.4.1 算法框架	第46-47页
3.4.2 轨迹初始化	第47页
3.4.3 局部关联	第47-49页
3.4.4 全局关联	第49-51页
3.4.5 轨迹更新	第51-52页
3.5 实验结果和分析	第52-55页
3.6 本章小结	第55-56页
第四章行人检测与跟踪系统设计	第56-68页
4.1 行人检测器的训练	第56-61页
4.1.1 训练样本的选取	第56-58页
4.1.2 多轮训练策略	第58-60页
4.1.3 行人检测模型的评估方法	第60-61页
4.2 多人跟踪算法的评估方法	第61-63页
4.3 行人检测与跟踪系统实验平台	第63-67页
4.3.1 数据库的读取与标注模块	第63-64页
4.3.2 行人检测器的训练与评估模块	第64-65页
4.3.3 行人检测效果演示模块	第65-66页
4.3.4 多人跟踪效果演示模块	第66页
4.3.5 多人跟踪算法评估模块	第66-67页
4.4 本章小结	第67-68页
第五章总结与展望	第68-70页
5.1 本文总结	第68-69页
5.2 后续工作展望	第69-70页
致谢	第70-71页
参考文献	第71-75页
攻读硕士学位期间取得的成果	第75-76页

本篇论文共76页，点击这进入下载页面。

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