智能车辆对行人的运动感知和过街意图预测研究

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智能车辆对行人的运动感知和过街意图预测研究

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智能车辆对行人的运动感知和过街意图预测研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-10页
1 绪论	第10-18页
1.1 研究背景及意义	第10-11页
1.2 国内外研究进展	第11-15页
1.2.1 行人及头部方向检测	第11-13页
1.2.2 行人跟踪	第13-14页
1.2.3 行人过街意图预测	第14-15页
1.3 研究内容与框架	第15-18页
1.3.1 研究内容	第15页
1.3.2 论文框架	第15-18页
2 行人及其头部方向检测	第18-36页
2.1 引言	第18页
2.2 深度学习	第18-19页
2.3 卷积神经网络及其结构和功能	第19-22页
2.3.1 卷积	第19-20页
2.3.2 池化	第20-21页
2.3.3 稀疏连接	第21页
2.3.4 权值共享	第21-22页
2.4 基于深度学习的行人及头部方向检测	第22-26页
2.4.1 Fast-Rcnn	第22-23页
2.4.2 Faster-Rcnn	第23-24页
2.4.3 数据集和实验准备	第24-26页
2.4.4 模型的训练	第26页
2.5 实验结果分析	第26-34页
2.6 本章小结	第34-36页
3 行人跟踪及运动状态估计	第36-50页
3.1 引言	第36页
3.2 粒子滤波	第36-39页
3.2.1 蒙特卡洛采样	第36-37页
3.2.2 重要性采样	第37-38页
3.2.3 序贯重要性采样	第38页
3.2.4 重采样	第38-39页
3.2.5 粒子滤波的算法流程	第39页
3.3 基于颜色的粒子滤波行人跟踪	第39-43页
3.3.1 颜色分布模型	第40-41页
3.3.2 基于颜色的粒子滤波	第41-42页
3.3.3 目标模型更新	第42页
3.3.4 粒子滤波初始化	第42-43页
3.4 行人的运动状态估计	第43-46页
3.4.1 运动模型的表示及选择	第43-44页
3.4.2 基于车载相机的前方行人运动状态模型	第44-46页
3.4.3 行人状态估计的状态模型和量测模型	第46页
3.5 实验与分析	第46-49页
3.5.1 基于颜色的粒子滤波行人跟踪实验分析	第46-47页
3.5.2 行人运动状态估计	第47-49页
3.6 本章小结	第49-50页
4 基于贝叶斯网络的行人过街意图预测	第50-68页
4.1 引言	第50页
4.2 贝叶斯网络	第50-54页
4.2.1 贝叶斯网络基础	第50-52页
4.2.2 贝叶斯网络的介绍	第52-53页
4.2.3 贝叶斯网络的搭建	第53-54页
4.2.4 贝叶斯网络的分类	第54页
4.3 贝叶斯网络结构学习算法	第54-55页
4.3.1 基于评分搜索方法	第54页
4.3.2 基于贝叶斯统计的评分函数	第54-55页
4.3.3 搜索策略	第55页
4.4 贝叶斯网络参数学习算法	第55-57页
4.4.1 最大似然估计	第55-56页
4.4.2 贝叶斯估计	第56-57页
4.5 贝叶斯网络推理算法	第57-58页
4.5.1 联合树推理算法	第58页
4.5.2 变分推理算法	第58页
4.6 基于贝叶斯网络的行人过街意图预测模型建立	第58-64页
4.6.1 参数确定	第58-59页
4.6.2 贝叶斯网络的结构学习	第59-60页
4.6.3 节点变量先验概率的确定	第60-63页
4.6.4 贝叶斯网络的参数学习	第63-64页
4.7 行人过街预测的贝叶斯网络推理	第64-66页
4.8 本章小结	第66-68页
5 单目测距验证实验	第68-74页
5.1 引言	第68页
5.2 特征提取	第68-69页
5.3 测距验证方案	第69-70页
5.4 实验结果分析	第70-73页
5.5 本章小结	第73-74页
6 总结与展望	第74-76页
6.1 全文总结	第74页
6.2 展望	第74-76页
致谢	第76-78页
参考文献	第78-83页

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