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视频导航中的地图生成、障碍检测与行人人脸识别

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视频导航中的地图生成、障碍检测与行人人脸识别
论文目录
 
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-10页
目录第10-14页
图目录第14-16页
表目录第16-17页
第1章 绪论第17-23页
  · 研究背景及意义第17-19页
  · 关键问题第19-20页
  · 本文主要研究内容与创新点第20-21页
  · 本文的组织与结构第21-23页
第2章 相关研究与技术第23-43页
  · 视频导航方法综述第23-27页
    · 基于地图的导航方法第23-25页
    · 无地图导航方法第25-27页
  · 视频导航中的障碍物检测方法第27-32页
    · 立体视觉障碍物检测第27-28页
    · 基于运动信息的单目视觉障碍物检测第28-29页
    · 基于表征信息的单目视觉障碍物检测第29-32页
  · 人脸识别算法综述第32-36页
    · 人脸检测第32-33页
    · 人脸识别第33-36页
  · 深度学习方法简介第36-39页
    · 训练方式第37页
    · 模型架构第37-39页
  · 海云协同架构简介第39-41页
  · 本章总结第41-43页
第3章 基于引导人地图生成的室内导航方法第43-57页
  · 引言第43页
  · 实验环境构建-自主移动平台搭建第43-47页
    · 问题描述第44-45页
    · 室内自主移动平台第45页
    · 室外自主移动平台第45-47页
  · 基于引导人地图生成的室内导航方法第47-51页
    · 基于引导人的地图生成方法第47-49页
    · 基于SIFT特征的自然路标选取第49页
    · 基于颜色直方图的障碍物检测与规避第49-51页
  · 实验结果与分析第51-54页
    · 引导人检测第51-52页
    · 障碍物检测第52页
    · 室内导航结果第52-54页
  · 本章总结第54-55页
  本章相关工作发表第55-57页
第4章 基于运动信息扩展的远近障碍物检测方法第57-79页
  · 引言第57页
  · 基于TCF投影模型的近距离障碍物检测算法第57-72页
    · 问题描述第57-59页
    · TCF模型第59-61页
    · 置信度滤波第61-62页
    · 更新过程第62-63页
    · 实验结果与分析第63-72页
  · 基于自运动消除与差分法相结合的远距离障碍物检测算法第72-76页
    · 问题描述第72-73页
    · 运动障碍物检测第73-74页
    · 障碍物分割与置信度第74-75页
    · 实验结果与分析第75-76页
  · 本章总结第76-77页
  本章相关工作发表第77-79页
第5章 基于表征信息与深度学习的障碍物检测方法第79-91页
  · 引言第79-80页
  · 基于全局信息与局部信息的深度网络结构第80-81页
  · 训练方法第81-82页
    · 特征提取第81-82页
    · 训练目标第82页
    · 权值更新第82页
  · 障碍物深度推断第82-83页
  · 实验第83-89页
    · 实验设置第83-84页
    · 分类能力评估第84页
    · 准确率第84-85页
    · 可视化结果第85-86页
    · 实验对比第86-88页
    · 障碍物深度推断第88-89页
  · 本章总结第89页
  本章相关工作发表第89-91页
第6章 视频导航中的行人人脸检测与识别第91-105页
  · 引言第91-92页
  · 基于分块模型与深度学习的巡逻视频人脸检测第92-97页
    · 问题描述第92-93页
    · 方法目标第93-94页
    · 基于分块的深度模型第94-95页
    · 实验结果与分析第95-97页
  · 基于海云协同的深度学习人脸识别第97-101页
    · 问题描述第97-98页
    · 网络架构第98-99页
    · 训练方法第99页
    · 实验结果与分析第99-101页
  · 本章总结第101-103页
  本章相关工作发表第103-105页
第7章 本文总结与展望第105-109页
  · 工作总结第106-107页
  · 工作展望第107-109页
参考文献第109-123页
致谢第123-125页
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果第125-126页

本篇论文共126页,点击这进入下载页面
 
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