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基于联合自适应卡尔曼滤波的缩微车目标检测系统设计与实现

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基于联合自适应卡尔曼滤波的缩微车目标检测系统设计与实现
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-13页
  · 研究背景及意义第10-11页
  · 本文的主要工作第11页
  · 本文的组织结构第11-13页
第2章 相关工作第13-19页
  · 国内外研究现状第13-17页
    · 智能交通系统第13-15页
    · 卡尔曼滤波器第15-17页
  · 亟需解决的问题第17-18页
  · 本文的优势第18页
  · 本章小结第18-19页
第3章 缩微车目标检测系统设计第19-33页
  · 系统架构第19-20页
  · 客户端数据采集系统第20-24页
    · 视频模块与行人识别算法第20-21页
    · 激光雷达模块与目标信息提取算法第21-23页
    · 车辆内部信息模块第23页
    · 通信协议第23-24页
  · 服务器数据处理系统第24-28页
    · 时间统一与数据纠正第24-25页
    · 激光雷达数据与摄像头数据融合第25-27页
    · 车辆定位第27-28页
  · 仿真实验第28-31页
  · 本章小结第31-33页
第4章 联合自适应卡尔曼滤波模型分析第33-48页
  · 联合自适应卡尔曼滤波模型第33页
  · 局部卡尔曼滤波器第33-35页
  · 全局卡尔曼滤波器第35-36页
  · 时间一致性与空间一致性第36-38页
    · 时间一致性第36-37页
    · 空间一致性第37-38页
  · 仿真实验第38-47页
    · 可行性验证第38-39页
    · 实验分析第39-47页
  · 本章小结第47-48页
第5章 总结与展望第48-50页
  · 全文总结第48-49页
  · 未来工作第49-50页
参考文献第50-53页
作者简介及在学期间所取得的科研成果第53-54页
致谢第54页

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