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基于单目视觉的机器人环境认知与建模方法研究

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第11-23页
    1.1 课题背景以及研究意义第11-12页
    1.2 机器视觉的发展现状第12-13页
    1.3 场景分类的发展现状第13-14页
    1.4 物体识别的发展现状第14-16页
        1.4.1 物体粗粒度识别第14-15页
        1.4.2 物体细粒度识别第15-16页
    1.5 运动物体检测与跟踪的发展现状第16-18页
    1.6 基于视觉的移动机器人环境地图构建的发展现状第18-20页
    1.7 课题来源第20页
    1.8 研究内容以及论文安排第20-23页
第2章 基于中层特征稀疏编码的场景分类第23-39页
    2.1 引言第23-24页
    2.2 基于边缘轮廓信息密度的中层特征提取方法第24-27页
        2.2.1 边缘检测第24-26页
        2.2.2 基于边缘轮廓信息密度的中层特征选择第26-27页
    2.3 基于稀疏编码直方图的中层特征表达第27-31页
        2.3.1 梯度方向直方图特征第27-28页
        2.3.2 稀疏编码直方图特征第28-31页
    2.4 基于中层特征稀疏编码的场景分类第31-33页
    2.5 实验结果与分析第33-37页
        2.5.1 MIT Indoor 67 Scene数据集第33-34页
        2.5.2 UIUC 8-Sports数据集第34-36页
        2.5.3 实验结果分析第36-37页
    2.6 本章小结第37-39页
第3章 基于权重系数DPM模型的物体细粒度识别第39-53页
    3.1 引言第39-40页
    3.2 权重系数DPM模型第40-47页
        3.2.1 权重系数DPM模型的提出第40-41页
        3.2.2 基于权重系数DPM模型的物体识别第41-42页
        3.2.3 隐支持向量机第42-44页
        3.2.4 DPM模型的训练第44-45页
        3.2.5 权重系数学习第45-47页
    3.3 实验结果与分析第47-51页
        3.3.1 AirplanOID数据集第47-48页
        3.3.2 Oxford-IIIT Pet数据集第48页
        3.3.3 实验结果分析第48-51页
    3.4 本章小结第51-53页
第4章 基于颜色特征的时空上下文跟踪方法第53-65页
    4.1 引言第53页
    4.2 基于归一化颜色特征的空间上下文模型第53-57页
        4.2.1 归一化颜色特征第54页
        4.2.2 颜色空间上下文模型(NC-STC)第54-55页
        4.2.3 空间上下文先验模型第55-56页
        4.2.4 置信图第56页
        4.2.5 空间上下文模型的求解第56-57页
    4.3 时间信息的融合第57-58页
        4.3.1 模型的更新第57页
        4.3.2 尺度参数的更新第57-58页
    4.4 实验结果与分析第58-63页
        4.4.1 实验的定性分析第60-61页
        4.4.2 实验的定量分析第61-63页
        4.4.3 实验结果分析第63页
    4.5 本章小结第63-65页
第5章 基于单目视觉的机器人环境建模与导航实验第65-77页
    5.1 引言第65-66页
    5.2 分层地图模型的构建第66-70页
        5.2.1 分层地图整体框架第66-67页
        5.2.2 拓扑结构层的构建第67-69页
            5.2.2.1 拓扑结构层的节点第67-69页
            5.2.2.2 拓扑层的边第69页
        5.2.3 语义结构层的构建第69-70页
    5.3 基于先锋P3-DX机器人平台的实验研究第70-73页
        5.3.1 P3-DX机器人平台简介第70-71页
        5.3.2 软件系统设计第71-73页
            5.3.2.1 需求分析第71-72页
            5.3.2.2 软件的主要功能模块第72-73页
    5.4 实验结果及分析第73-76页
        5.4.1 场景识别及物体识别第73-74页
        5.4.2 机器人导航实验第74-75页
        5.4.3 运动物体跟踪实验第75-76页
    5.5 本章小结第76-77页
结论第77-79页
参考文献第79-85页
攻读硕士学位期间所发表的学术论文第85-87页
致谢第87页

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