海洋牧场智能监测与对象识别的研究
| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3-4页 |
| 1 绪论 | 第7-14页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第7-8页 |
| 1.2 研究目的和意义 | 第8页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第8-13页 |
| 1.3.1 海洋牧场的现状 | 第8-11页 |
| 1.3.2 机械臂应用现状 | 第11-12页 |
| 1.3.3 图像识别的现状 | 第12-13页 |
| 1.4 本文的主要研究内容 | 第13-14页 |
| 2 基于物联网的海洋牧场监测系统 | 第14-25页 |
| 2.1 海洋牧场监测系统设计方案 | 第14-15页 |
| 2.2 终端采集节点的设计 | 第15-23页 |
| 2.2.1 微处理器模块 | 第15-16页 |
| 2.2.2 PH值传感器信号处理模块 | 第16-18页 |
| 2.2.3 溶解氧传感器信号处理模块 | 第18-19页 |
| 2.2.4 盐度传感器信号处理模块 | 第19-20页 |
| 2.2.5 温度传感器信号处理模块 | 第20页 |
| 2.2.6 电源模块 | 第20-22页 |
| 2.2.7 程序设计 | 第22-23页 |
| 2.3 网关节点的设计 | 第23-24页 |
| 2.4 服务器软件的设计 | 第24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 3 六自由度机械臂远程控制 | 第25-36页 |
| 3.1 六自由度机械臂介绍 | 第25-26页 |
| 3.2 六自由度机械臂运动学方程求解 | 第26-28页 |
| 3.2.1 六自由度机械臂的简化 | 第26-27页 |
| 3.2.2 建立标准D-H坐标系 | 第27-28页 |
| 3.3 机械臂仿真模型建立 | 第28-29页 |
| 3.4 机械臂姿态逆解算 | 第29-32页 |
| 3.5 机械臂远程控制的实现 | 第32-35页 |
| 3.5.1 机械臂控制器 | 第32-33页 |
| 3.5.2 控制算法的实现 | 第33-34页 |
| 3.5.3 手柄控制器 | 第34页 |
| 3.5.4 远程数据传输 | 第34-35页 |
| 3.6 误差分析 | 第35页 |
| 3.7 本章小结 | 第35-36页 |
| 4 基于深度学习的对象识别研究 | 第36-58页 |
| 4.1 深度学习介绍 | 第36页 |
| 4.2 双目校正 | 第36-46页 |
| 4.2.1 成像模型 | 第36-38页 |
| 4.2.2 成像坐标系 | 第38-42页 |
| 4.2.3 相机参数标定 | 第42-46页 |
| 4.3 目标检测 | 第46-52页 |
| 4.3.1 SSD原理 | 第47-49页 |
| 4.3.2 TensorFlow框架训练 | 第49-52页 |
| 4.4 双目测距 | 第52-54页 |
| 4.5 海洋牧场对象识别 | 第54-57页 |
| 4.6 本章小结 | 第57-58页 |
| 结论 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-65页 |
