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计算机视觉在行人检测中的应用与研究综述
目录
计算机视觉在行人检测中的应用与研究综述(1)................3
一、内容概述...............................................3
1.1背景介绍...............................................4
1.2研究意义...............................................6
二、行人检测概述...........................................6
2.1行人检测的定义与任务...................................8
2.2国内外研究现状与发展趋势...............................8
三、计算机视觉基础技术.....................................9
3.1图像处理与特征提取....................................11
3.2模型训练与分类算法....................................12
四、行人检测方法分类......................................13
4.1基于手工特征的检测方法................................14
4.2基于深度学习的检测方法................................16
4.3混合模型与集成学习....................................17
五、基于深度学习的行人检测................................20
5.1卷积神经网络的发展与应用..............................21
5.2R-CNN系列模型.........................................23
六、行人检测的挑战与对策..................................27
6.1数据集的多样性与标注质量..............................28
6.2实时性与准确性的平衡..................................29
6.3鲁棒性与泛化能力......................................30
七、行人检测的应用领域....................................32
7.1安防监控与视频分析....................................33
7.2自动驾驶与智能交通....................................35
7.3工业自动化与机器人技术................................37
7.4医疗影像分析与辅助诊断................................38
八、未来展望与研究方向....................................39
8.1新型网络结构的探索....................................40
8.2多模态信息融合的研究..................................42
8.3跨领域应用的技术融合..................................43
九、结论..................................................44
9.1主要研究成果总结......................................45
9.2对未来研究的建议......................................46
计算机视觉在行人检测中的应用与研究综述(2)...............51
一、内容概括..............................................51
二、计算机视觉概述........................................51
三、行人检测的重要性与应用领域............................53
四、计算机视觉在行人检测中的技术方法......................54
基于图像特征的行人检测.................................5
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