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基于立体视觉的球状飞行物体的轨迹预测的研究

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
目录第8-11页
Contents第11-14页
第一章 绪论第14-21页
    1.1 研究意义与背景第14-15页
    1.2 研究内容和现状第15-17页
        1.2.1 研究内容第15-17页
        1.2.2 研究现状第17页
    1.3 人工神经网络第17-19页
    1.4 论文结构安排第19-21页
第二章 视觉系统的标定第21-38页
    2.1 坐标系第21-24页
        2.1.1 图像坐标系第21-23页
        2.1.2 摄像机坐标系第23页
        2.1.3 世界坐标系第23-24页
    2.2 摄像机成像模型分析第24-27页
        2.2.1 线性成像模型第24-26页
        2.2.2 非线性成像模型第26-27页
    2.3 常用摄像机标定方法第27-30页
        2.3.1 直接线性变换法(DLT变换)第28-29页
        2.3.2 张正友平面标定方法第29-30页
    2.4 摄像机标定实现第30-33页
    2.5 手眼标定第33-37页
    2.6 本章小结第37-38页
第三章 双目视觉系统的立体匹配与定位第38-53页
    3.1 双目立体视觉系统模型及定位原理第38-41页
        3.1.1 简单的平视双目立体视觉系统第38-40页
        3.1.2 一般的双目立体视觉系统第40-41页
    3.2 立体匹配第41-45页
        3.2.1 匹配基元第41-43页
        3.2.2 匹配约束第43-44页
        3.2.3 几种常用匹配方法分析第44-45页
    3.3 极线几何与极线校正第45-50页
        3.3.1 极线几何第45-46页
        3.3.2 基本矩阵第46-48页
        3.3.3 基本矩阵的估计第48-50页
    3.4 一般条件下的无匹配定位方法第50-52页
    3.5 本章小结第52-53页
第四章 双目立体视觉系统的设计与实现第53-66页
    4.1 基于OpenCV的摄像机读取程序的开发第53-54页
    4.2 双目立体视觉系统组成与实现步骤第54-61页
        4.2.1 系统硬件组成与配置第54-57页
        4.2.2 系统软件设计第57-60页
        4.2.3 双目立体视觉系统实现步骤第60-61页
    4.3 试验结果与分析第61-65页
        4.3.1 MATLAB工具箱标定结果第61-62页
        4.3.2 三维定位结果第62-64页
        4.3.3 视频帧定位结果第64-65页
    4.4 本章小结第65-66页
第五章 飞行物体的轨迹预测第66-78页
    5.1 BP神经网络预测第66-69页
        5.1.1 BP神经网络概述第66-67页
        5.1.2 BP神经网络设计难点第67页
        5.1.3 BP神经网络训练与预测结果第67-69页
    5.2 基于运动模型的神经网络预测第69-77页
        5.2.1 球状飞行物运动模型第69-70页
        5.2.2 运动模型第70-71页
        5.2.3 运动模型预测飞行轨迹第71-73页
        5.2.4 神经网络结合运动模型预测轨迹第73-77页
    5.3 本章小结第77-78页
第六章 总结和展望第78-80页
参考文献第80-83页
作者在攻读硕士学位期间发表的论文第83-84页
致谢第84页

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