声明
1 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.3 本文研究内容
1.4 本文结构安排
1.5 本章小结
2 深度学习模型技术介绍
2.1 卷积神经网络
2.2 循环神经网络
2.3 目标检测与跟踪算法
2.4 相机位姿估计SFM Learner算法
2.5 本章小结
3 第一视角下的行人轨迹预测
3.1 引言
3.2 问题描述
3.3 特征提取
3.4 CNN-LSTM行人轨迹预测模型
3.5 本章小结
4 第一视角下的行人轨迹预测方法实验
4.1 环境相关设置
4.2 第一视角视频行人数据集
4.3 评价指标与基线方法
4.4 实验细节
4.5 实验结果与分析
4.6 本章小结
结论
展望
参考文献
致谢
作者简历及攻读硕士学位期间的科研成果
大连海事大学;