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基于识别声呐的鱼群目标检测跟踪方法

致谢第5-6页
摘要第6-8页
ABSTRACT第8-10页
1 绪论第15-36页
    1.1 研究背景第15-16页
    1.2 渔业资源评估研究进展第16-32页
        1.2.1 基于水声学的资源评估原理第16-19页
        1.2.2 基于水声学的资源评估活动第19-22页
        1.2.3 识别声呐在渔业资源评估中的应用第22-32页
    1.3 论文研究目的和意义第32-33页
    1.4 论文的主要研究内容第33-34页
    1.5 本章小结第34-36页
2 声呐图像预处理及目标提取第36-56页
    2.1 引言第36页
    2.2 声呐图像构建第36-39页
    2.3 声呐图像预处理第39-46页
        2.3.1 图像增强第39-40页
        2.3.2 噪声去除第40-43页
        2.3.3 背景去除第43-46页
    2.4 目标提取第46-54页
        2.4.1 基于阈值分割的目标提取第46-48页
        2.4.2 基于Sobel算子结合形态学处理的目标提取第48-53页
        2.4.3 目标提取算法小结第53-54页
    2.5 本章小结第54-56页
3 鱼类跟踪研究第56-85页
    3.1 引言第56页
    3.2 多目标跟踪算法研究第56-66页
        3.2.1 基于贝叶斯理论的多目标跟踪算法第57-63页
        3.2.2 基于极大似然理论的数据关联第63-64页
        3.2.3 状态估计算法第64-66页
    3.3 SMCPHD-AUCTION目标跟踪算法第66-78页
        3.3.1 概率假设密度滤波第67-68页
        3.3.2 基于SMCPHD滤波算法第68-71页
        3.3.3 航迹识别算法第71-73页
        3.3.4 算法仿真与评估第73-76页
        3.3.5 与其他算法的比较第76-78页
    3.4 试验与数据处理第78-83页
        3.4.1 数据采集第78-79页
        3.4.2 数据处理第79-83页
    3.5 本章小结第83-85页
4 鱼类数量估计研究第85-100页
    4.1 引言第85页
    4.2 目标计数第85-89页
    4.3 数量估计算法第89-92页
        4.3.1 体密度估计第89-91页
        4.3.2 面密度估计第91-92页
    4.4 现场试验第92-99页
        4.4.1 数据采集第92-94页
        4.4.2 数据处理第94-96页
        4.4.3 结果分析与讨论第96-99页
    4.5 本章小结第99-100页
5 鱼类三维坐标计算及其垂直分布研究第100-130页
    5.1 引言第100页
    5.2 水下目标定位原理第100-106页
        5.2.1 识别声呐的不足第100-101页
        5.2.2 基于单台声呐的水下目标定位第101-103页
        5.2.3 基于两台声呐的水下目标定位第103-106页
    5.3 水池试验第106-111页
        5.3.1 试验场地第106-107页
        5.3.2 声呐的布置第107-108页
        5.3.3 USBL的布置第108-110页
        5.3.4 数据采集第110-111页
    5.4 水池试验数据处理第111-120页
        5.4.1 行车数据处理第111-113页
        5.4.2 ARIS数据处理第113-114页
        5.4.3 行车数据与ARIS数据匹配第114-116页
        5.4.4 USBL辅助定位第116-118页
        5.4.5 误差分析第118-120页
    5.5 现场试验及数据处理第120-128页
        5.5.1 试验地点与数据采集第120-122页
        5.5.2 数据处理第122-125页
        5.5.3 目标运动对误差的影响第125-128页
    5.6 本章小结第128-130页
6 总结与展望第130-133页
    6.1 总结第130-131页
    6.2 论文主要创新点第131-132页
    6.3 展望第132-133页
参考文献第133-147页
作者简历及在学期间取得的科研成果第147-148页

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