自动驾驶场景下的行人目标跟踪研究

目录

声明

1 绪论

1.1 研究背景及研究意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 目标检测研究现状

1.2.2 目标跟踪研究现状

1.2.3 轻量级网络模型研究现状

1.3 论文主要研究内容

1.4 主要创新点

1.5 论文组织结构

2 自动驾驶场景目标感知及相关理论基础

2.1 引言

2.2 目标检测常用数据集及评价指标

2.2.1 目标检测常用数据集

2.1.2 目标检测常用评价指标

2.3 目标检测算法分类

2.3.1 两阶段目标检测算法

2.3.2 一阶段目标检测算法

2.4 目标跟踪常用数据集及评价指标

2.4.1 目标跟踪常用数据集

2.4.2 目标跟踪常用评价指标

2.5 目标跟踪算法分类

2.6 常用轻量级网络设计方法

2.7 本章小结

3自动驾驶场景下轻量级行人目标检测

3.1 引言

3.2 轻量级行人目标检测基本思路

3.3 小型一阶段行人目标检测网络设计

3.3.1 小型一阶段行人目标检测模型模块设计

3.3.2 小型一阶段行人目标检测模型网络结构设计

3.4 轻量级行人目标检测网络设计

3.5 模型训练与结果分析

3.6 本章小结

4 自动驾驶场景下基于卷积关联网络的行人目标跟踪

4.1 引言

4.2 基于卷积关联网络的行人目标跟踪基本思路

4.3 卷积关联网络结构设计

4.4 卷积关联网络的损失函数设计

4.5 基于卷积关联网络的行人目标跟踪过程

4.6 模型训练与结果分析

4.7 本章小结

5 自动驾驶场景下卷积关联网络的空间约束

5.1 引言

5.2 卷积关联网络空间约束的基本思想

5.3 卷积关联网络空间约束的具体实现

5.4 模型训练与结果分析

5.5 本章小结

6 总结与展望

6.1 工作总结

6.2 未来展望

致谢

参考文献

个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果