基于动态视觉传感器的目标检测与识别算法研究

目录

目 录

第 1章绪论

1.1 课题背景及研究目的和意义

1.2 传统图像传感器与事件相机

1.3 国内外研究现状

1.3.1 目标检测研究现状

1.3.2 事件相机研究现状

1.3.3 研究现状分析

1.4 本文主要研究内容

第 2章事件相机分类及事件模型搭建

2.1 引言

2.2 事件相机分类

2.2.1 动态视觉传感器

2.2.2 基于时间异步动态视觉传感器

2.2.3 动态有源像素视觉传感器

2.2 事件生成原理

2.3 事件处理原理

2.3.1 逐事件处理原理

2.3.2 组事件处理原理

2.3.3 脉冲神经网络原理

2.4 多对一转换模型

2.5 本章小结

第 3章基于事件的特征检测算法研究

3.1 引言

3.2 基于事件的特征提取方法设计

3.2.1 Haar-like特征

3.2.2 LBP 特征

3.2.3 HOG 特征

3.2.4 改进 HOG 特征

3.3 基于事件的支持向量机检测算法研究

3.3.1 支持向量机算法

3.2.2 改进多分类支持向量机算法

3.4 本章小结

第 4章基于事件的卷积神经网络检测算法研究

4.1 引言

4.2 基于事件的卷积神经网络设计

4.2.1 事件处理模型

4.2.2 基于事件的卷积层设计

4.2.3 基于事件的最大池化层设计

4.2.4 基于事件的检测网络设计

4.3 基于事件的损失函数设计

4.4 本章小结

第 5章目标检测算法实现及结果分析

5.1 引言

5.2 数据处理与设计

5.3 检测算法分析与比较

5.3.1 改进 HOG+SVM检测算法结果分析

5.3.2 基于事件的深度学习检测算法结果分析

5.3.3 检测算法比较与分析

5.4 本章小结

结 论

参考文献

声明

致 谢