声明
致谢
摘要
第一章绪论
1．1研究背景及意义
1．2课题研究现状
1．2．1井下行人检测的研究现状
1．2．2距离测量的研究现状
1．3课题来源
1．4课题关键问题
1．5本文研究内容和章节安排
1．5．1本文研究内容
1．5．2本文章节安排
第二章行人检测相关知识
2．1深度卷积神经网络概述
2．1．1神经网络基础
2．1．2卷积神经网络
2．1．3深度学习网络
2．2目标检测算法概述
2．2．1目标检测概述
2．2．2 YOLO目标检测框架
2．3井下数据集及性能评估参数
2．4计算机视觉测距研究
2．5小结
第三章Dense-YOLO井下巷道行人检测方法研究
3．1．1锚点生成设计
3．1．2密集级联网络设计
3．1．3损失函数设置
3．1．4非极大值抑制算法流程
3．2网络预训练
3．3实验与分析
3．3．1训练过程中的损失函数
3．3．2与他检测方法效果对比
3．4小结
第四章基于多层次特征融合的井下巷道行人检测
4．1多层次特征选择
4．2网络结构设计
4．3难分样本
4．4实验与分析
4．4．1不同层次特征的影响
4．4．2不同anchor数量的影响
4．4．3结果可视化
4．5小结
第五章基于单目视觉的人车距离测量
5．1坐标系
5．2摄像机标定
5．2．1基于Opencv的定标
5．2．2摄像机畸变
5．3单目视觉测距模型
5．4人车距离测算实验
5．4．1实验流程
5．4．2图像距离测算
5．4．3实验结果分析
5．5小结
第六章总结与展望
6．1总结
6．2展望
参考文献
攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况
