基于计算机视觉技术的无人机自动导航研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 图表清单 | 第8-10页 |
| 注释表 | 第10-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-17页 |
| ·研究背景和意义 | 第12页 |
| ·计算机视觉中的关键技术 | 第12-15页 |
| ·数字图像处理 | 第12-13页 |
| ·视觉跟踪技术 | 第13-14页 |
| ·计算机视觉自动导航技术 | 第14-15页 |
| ·本课题研究的内容和论文安排 | 第15-17页 |
| 第二章 计算机视觉技术的基本原理 | 第17-35页 |
| ·序列图像的获取和分析 | 第17-20页 |
| ·使用 CCD 摄像机获取序列视频 | 第17页 |
| ·CCD 摄像机的成像原理和标定 | 第17-20页 |
| ·视觉跟踪方法 | 第20-26页 |
| ·光流法 | 第20-21页 |
| ·图像背景建模法 | 第21-23页 |
| ·基于核的跟踪 | 第23-26页 |
| ·运动建模与跟踪方法 | 第26-30页 |
| ·卡尔曼滤波 | 第26-27页 |
| ·粒子滤波 | 第27-30页 |
| ·图像特征提取方法 | 第30-34页 |
| ·尺度不变特征转换方法 | 第31-32页 |
| ·角点检测方法 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 基于计算机视觉技术的无人机撞线回收 | 第35-53页 |
| ·计算机视觉系统组成和导航原理 | 第36-42页 |
| ·无人机视觉回收装置 | 第36-37页 |
| ·二轴伺服转台的工作原理 | 第37-38页 |
| ·摄像机的标定 | 第38-40页 |
| ·无人机目标空间位置解算 | 第40-41页 |
| ·无人机自动回收的导航原理 | 第41-42页 |
| ·无人机自动识别 | 第42-45页 |
| ·目标运动区域识别 | 第42-43页 |
| ·运动目标识别 | 第43-44页 |
| ·运动目标的提取 | 第44-45页 |
| ·一种改进的基于模块匹配的跟踪算法 | 第45-50页 |
| ·基于模块匹配的基本原理 | 第45-48页 |
| ·改进算法的基本原理和算法 | 第48-50页 |
| ·仿真实验与分析 | 第50-52页 |
| ·仿真硬件设备 | 第50-51页 |
| ·仿真结果 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第四章 基于计算机视觉技术的无人机运动轨迹估计 | 第53-68页 |
| ·SLAM 的原理与算法 | 第53-57页 |
| ·SLAM 的原理 | 第53-54页 |
| ·SLAM 的算法 | 第54-57页 |
| ·视觉 SLAM 的原理与算法 | 第57-65页 |
| ·视觉 SLAM 的原理 | 第57-58页 |
| ·视觉 SLAM 算法 | 第58-65页 |
| ·仿真试验与分析 | 第65-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第五章 总结和展望 | 第68-70页 |
| ·本文的主要工作总结 | 第68页 |
| ·展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及科研工作 | 第75页 |
