低光条件下停机坪场面人体运动目标行为识别方法研究

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低光条件下停机坪场面人体运动目标行为识别方法研究

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低光条件下停机坪场面人体运动目标行为识别方法研究

论文目录
摘要	第1-5页
abstract	第5-6页
缩略词	第11-12页
注释表	第12-13页
第一章绪论	第13-20页
1.1 研究目的及意义	第13-15页
1.2 国内外研究现状	第15-19页
1.2.1 人体行为识别在停机坪场面的应用	第15-16页
1.2.2 人体行为识别技术研究现状	第16-18页
1.2.3 红外视频中动作识别技术的挑战	第18-19页
1.3 本文主要贡献及内容安排	第19-20页
第二章人体行为识别技术基础	第20-33页
2.1 行为识别常用的特征描述	第21-22页
2.2 传统特征分类器	第22-23页
2.3 卷积神经网络原理	第23-28页
2.3.1 卷积层	第23-26页
2.3.2 池化层	第26-27页
2.3.3 全连接层	第27-28页
2.4 三维卷积神经网络	第28-29页
2.4.1 三维卷积	第28页
2.4.2 三维池化	第28-29页
2.5 双流网络	第29-30页
2.6 可视化	第30-31页
2.7 迁移学习	第31页
2.8 本章小结	第31-33页
第三章可见光视频中行为识别特征提取	第33-45页
3.1 实验基础	第33-35页
3.1.1 实验数据集	第33-34页
3.1.2 实验平台	第34-35页
3.2 针对可见光光流视频的网络模型及参数	第35-36页
3.3 光流网络学习结果	第36-38页
3.3.1 定量测试	第36-37页
3.3.2 定性可视化	第37-38页
3.4 针对可见光RGB视频的网络模型及参数	第38-39页
3.5 RGB流网络训练结果	第39-44页
3.5.1 定量测试	第39-40页
3.5.2 定性可视化	第40-44页
3.7 本章小结	第44-45页
第四章红外视频中行为识别特征提取	第45-55页
4.1 红外视频数据集	第45-46页
4.2 为何迁移	第46-48页
4.3 光流网络从可见光到红外的迁移	第48页
4.4 光流流网络迁移结果	第48-50页
4.4.1 定量测试	第48-49页
4.4.2 定性可视化	第49-50页
4.5 RGB流网络从可见光到红外的迁移	第50-51页
4.6 RGB流网络迁移结果	第51-54页
4.6.1 定量测试	第51-52页
4.6.2 定性可视化	第52-54页
4.7 本章小结	第51-55页
第五章不同数据流网络的融合研究	第55-59页
5.1 网络融合模型	第55-56页
5.2 融合方式及效果	第56-58页
5.3 本章小结	第58-59页
第六章总结与展望	第59-61页
6.1 工作总结	第59页
6.2 未来展望	第59-61页
参考文献	第61-65页
致谢	第65-66页
在学期间的研究成果及发表的学术论文	第66-67页
附录一部分红外数据集光流特征	第67-70页
附录二第一层卷积层64个神经元特征序列示例	第70-74页
附录三第二层卷积层128个神经元特征序列示例	第74-81页

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