声明
摘要
1绪论
1．1研究背景及意义
1．2道路区域分割方法的研究现状
1．3行人检测与识别方法的研究现状
1．4水面区域分割方法的研究现状
1．5论文的研究内容、创新点与章节安排
1．5．3章节安排
2基于激光雷达和图像数据融合的道路区域分割方法
2．1 引言
2．2基于双边滤波的数据层融合方法
2．3基于条件随机场的特征层融合方法
2．3．1 Textons纹理特征
2．3．5基于条件随机场的道路区域分割方法
2．4算法验证与分析
2．5本章小结
3基于多种先验信息融合及全卷积神经网络的道路区域分割方法
3．2基于Resnet改进的全卷积神经网络
3．2．2跳跃连接层
3．2．3深度监督
3．2．4基于后期融合框架的多种先验信息融合方法
3．3算法验证与分析
3．4本章小结
4基于生成对抗网络的半监督学习道路区域分割方法
4．2生成对抗网络与条件生成对抗网络原理
4．3基于(条件约束下的)半监督学习的道路分割方法
4．3．2基于条件约束下的半监督学习的道路分割条件生成对抗网络
4．3．3生成器和鉴别器的网络结构细节
4．4算法验证与分析
4．5本章小结
5基于激光雷达和图像数据融合的行人检测方法
5．2行人目标感兴趣区域的自动提取方法
5．3激光雷达引导的方向梯度直方图特征提取方法
5．4激光雷达的几何特征提取方法
5．5融合特征
5．6算法验证与分析
5．7本章小结
6基于反射注意单元的单幅图像水面区域分割方法
6．2水面区域分割的挑战及水面反射的物理特性
6．3具有反射注意单元的水面区域分割全卷积网络
6．4 Puddle-1000数据库
6．5算法验证与分析
6．6本章小结
7总结与展望
致谢
参考文献
附录
南京理工大学;
