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载重车典型盲区事故预警方法研究

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载重车典型盲区事故预警方法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-9页
第1章 绪论第9-14页
  · 课题背景及研究目的和意义第9-10页
    · 课题背景第9页
    · 课题来源及研究意义第9-10页
  · 国内外研究现状第10-13页
    · 国外研究现状第10-11页
    · 国内研究现况第11-13页
  · 本文研究内容第13-14页
第2章 行人检测方法研究第14-36页
  · 引言第14-15页
  · 基于统计学习行人检测算法流程第15页
  · 人体的特征描述第15-21页
    · 类 Haar 特征第16-18页
    · HOG 特征第18-19页
    · 积分图加速特征计算第19-21页
  · 行人检测分类器研究第21-26页
    · Adaboost 算法第21-23页
    · 支持向量机理论第23-26页
  · 实验结果与分析第26-35页
    · 实验平台第26页
    · 实验样本第26-29页
    · 基于 Adaboost 算法训练第29-32页
    · 基于支持向量机训练第32页
    · 实验结果第32-35页
  · 本章小结第35-36页
第3章 基于单目视觉的行人测距方法研究第36-48页
  · 引言第36页
  · 常用车载测距方法第36-37页
  · 单目视觉行人距离测量第37-43页
    · 单目视觉测距模型第37-39页
    · 单目视觉行人测距模型第39-40页
    · 标定摄像机内部参数第40-43页
  · 单目视觉行人测距的实验第43-47页
    · CCD 摄像机第43页
    · 摄像机内部参数标定实验第43-44页
    · 行人测距实验第44-47页
  · 小结第47-48页
第4章 车辆右转向盲区预警方法研究第48-73页
  · 引言第48页
  · 模糊集理论第48-50页
    · 模糊集第48-49页
    · 模糊模式识别第49-50页
  · 模糊聚类分析第50-52页
    · 最大树法第51页
    · 模糊等价关系的传递闭包法第51-52页
  · 基于模糊聚类和模糊模式识别预警方法第52-62页
    · 内轮差第52-53页
    · 汽车盲区第53-55页
    · 车辆右转向仿真分析第55-57页
    · 模糊评价指标选择第57-59页
    · 模糊聚类和模糊模式识别方法第59-62页
  · A 柱盲区预警方法的实验分析第62-68页
    · 聚类分析实验第62-67页
    · 模糊模式识别实验分析第67-68页
  · 右后视镜盲区预警方法的分析与实验第68-72页
    · 测距模型第69页
    · 模糊评价指标选择第69-70页
    · 实验分析第70-72页
  · 本章小结第72-73页
结论第73-74页
参考文献第74-77页
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果第77-78页
致谢第78-79页
作者简介第79 页

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