扩展二维环境中移动机器人多人体目标跟踪
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| ·人体目标跟踪的研究背景及意义 | 第8-9页 |
| ·人体目标跟踪的研究现状 | 第9-11页 |
| ·本文的主要工作及创新点 | 第11-14页 |
| ·本文的主要工作 | 第11-12页 |
| ·本文的创新点 | 第12-14页 |
| 2 移动机器人平台的构建及传感器系统的设计 | 第14-26页 |
| ·Pioneer3机器人 | 第15-16页 |
| ·激光测距系统及其模型 | 第16-20页 |
| ·激光器模型 | 第17-18页 |
| ·LMS200激光测量系统 | 第18-19页 |
| ·激光测量系统通信方案 | 第19-20页 |
| ·单目视觉系统及其模型 | 第20-26页 |
| ·视觉传感器 | 第20-23页 |
| ·单目视觉系统的安装 | 第23-26页 |
| 3 扩展二维环境建模与标定 | 第26-33页 |
| ·扩展二维环境构建 | 第26-28页 |
| ·扩展二维环境的标定 | 第28-33页 |
| ·摄像头标定 | 第28-30页 |
| ·扩展二维环境坐标标定 | 第30-33页 |
| 4 基于扩展二维环境的多人体目标监视 | 第33-44页 |
| ·扩展二维环境的背景特征提取 | 第33-35页 |
| ·基于激光测距的二维环境构建 | 第33-34页 |
| ·基于序列图像的视觉场景构建 | 第34-35页 |
| ·基于激光测距的人体候选目标提取与辨识 | 第35-39页 |
| ·人体姿态对目标提取的影响 | 第36-37页 |
| ·服饰对目标提取的影响 | 第37页 |
| ·基于激光数据的候选目标辨识 | 第37-39页 |
| ·基于视觉的人体目标建模与辨识 | 第39-40页 |
| ·人体目标模型构建 | 第39-40页 |
| ·人体目标自主识别 | 第40页 |
| ·多人体目标实时监视 | 第40-42页 |
| ·候选人体目标的获取 | 第40-41页 |
| ·基于贝叶斯决策的多人体检测策略 | 第41-42页 |
| ·实验结果及分析 | 第42-44页 |
| ·单人体目标检测与辨识 | 第42-43页 |
| ·多目标检测与辨识 | 第43-44页 |
| 5 基于扩展二维环境的多人体目标跟踪 | 第44-53页 |
| ·人体目标模型的构建与动态匹配 | 第44-46页 |
| ·人体目标的分段颜色模型 | 第44-45页 |
| ·目标模型的动态更新和匹配 | 第45-46页 |
| ·人体目标的运动模型与多目标跟踪算法 | 第46-47页 |
| ·多人体目标的跟踪策略 | 第47-49页 |
| ·实验结果及分析 | 第49-53页 |
| ·远景处消失并重现的快速运动目标跟踪 | 第50页 |
| ·光线变化、目标旋转并被部分遮挡情况的跟踪 | 第50-51页 |
| ·多目标相互交叠并有大面积遮挡情况下的跟踪 | 第51-53页 |
| 6 多机器人的协作跟踪 | 第53-64页 |
| ·多机器人体系结构 | 第53-54页 |
| ·机器人与控制中心的连接 | 第54-56页 |
| ·机器人工作模式 | 第56-57页 |
| ·控制中心控制策略 | 第57-58页 |
| ·多机器人系统交互界面 | 第58-59页 |
| ·多机器人人体目标跟踪实验 | 第59-64页 |
| 结论 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第69页 |
| 课题资助情况 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
