多复杂场景下的高速公路车辆目标检测与跟踪算法研究

多复杂场景下的高速公路车辆目标检测与跟踪算法研究

第一章 绪论

1.1 研究背景与意义

1.1.1 检测与跟踪技术的需求与挑战

1.1.2 高速公路车辆检测与跟踪的应用领域

1.2 国内外研究现状及进展

1.2.1 国内研究现状

1.2.2 国外研究现状

1.3 研究内容与主要贡献

1.3.1 研究内容

1.3.2 主要贡献

1.4 论文结构

第二章 相关技术基础

2.1 高速公路车辆检测与跟踪概述

2.1.1 高速公路车辆检测技术

2.1.2 高速公路车辆跟踪技术

2.2 目标检测技术综述

2.2.1 经典目标检测算法

2.2.2 深度学习目标检测算法

2.3 目标跟踪技术综述

2.3.1 经典目标跟踪算法

2.3.2 深度学习目标跟踪算法

2.4 深度学习在目标检测和跟踪中的应用

2.4.1 深度学习技术概述

2.4.2 深度学习在目标检测的应用

2.4.3 深度学习在目标跟踪的应用

第三章 多复杂场景下的高速公路车辆目标检测算法

3.1 基于深度学习的目标检测模型设计

3.1.1 网络结构设计

3.1.2 损失函数设计

3.2 数据集获取与预处理

3.2.1 数据集来源与特点

3.2.2 数据预处理方法

3.3 实验结果分析与对比

3.3.1 实验设置与评估指标

3.3.2 实验结果分析

3.3.3 与其他算法的对比

第四章 多复杂场景下的高速公路车辆目标跟踪算法

4.1 基于深度学习的目标跟踪模型设计

4.1.1 网络结构设计

4.1.2 损失函数设计

4.2 视频数据获取与预处理

4.2.1 视频数据来源与特点

4.2.2 数据预处理方法

4.3 实验结果分析与对比

4.3.1 实验设置与评估指标

4.3.2 实验结果分析

4.3.3 与其他算法的对比

第五章 复合场景下的高速公路车辆目标检测与跟踪算法

5.1 复合场景下的数据集获取与预处理

5.1.1 数据集来源与特点

5.1.2 数据预处理方法

5.2 多模态目标检测与跟踪算法设计

5.2.1 融合策略与方法

5.2.2 多模态目标检测算法

5.2.3 多模态目标跟踪算法

5.3 实验结果分析与对比

5.3.1 实验设置与评估指标

5.3.2 实验结果分析

5.3.3 与其他算法的对比

第六章 系统实现与性能评估

6.1 高速公路车辆目标检测与跟踪系统架构

6.1.1 系统模块划分与功能介绍

6.1.2 系统实现细节

6.2 系统性能评估方法

6.2.1 目标检测性能评估指标

6.2.1.1 准确率

6.2.1.2 召回率

6.2.1.3 F1分数

6.2.2 目标跟踪性能评估指标

6.2.2.1 跟踪精度

6.2.2.2 跟踪稳定性

6.2.2.3 实时性

6.3 实验环境与测试数据集

6.3.1 实验环境介绍

6.3.2 测试数据集描述

6.4 实验结果与性能分析

6.4.1 目标检测算法性能分析

6.4.2 目标跟踪算法性能分析

6.4.3 综合性能分析

6.5 与其他算法的对比分析

6.5.1 目标检测算法对比

6.5.2 目标跟踪算法对比

第七章 结论与展望

7.1 结论

7.2 工作不足与改进方向

7.3 未来研究展望