摘要 | 第4-5页 |
abstract | 第5页 |
注释表 | 第12-14页 |
缩略词 | 第14-15页 |
第一章 绪论 | 第15-23页 |
1.1 研究背景及意义 | 第15-16页 |
1.2 国内外研究现状 | 第16-21页 |
1.2.1 运动目标检测 | 第17-18页 |
1.2.2 运动目标跟踪 | 第18-19页 |
1.2.3 运动目标定位 | 第19-20页 |
1.2.4 逆运动学分析 | 第20-21页 |
1.3 论文主要工作及安排 | 第21-23页 |
第二章 空间环境背景下多模式运动目标检测 | 第23-41页 |
2.1 卫星在轨仿真视频 | 第23-26页 |
2.1.1 远距离目标检测仿真视频 | 第23-24页 |
2.1.2 近距离目标跟踪仿真视频 | 第24-26页 |
2.2 运动目标检测模式判定 | 第26-27页 |
2.3 陆地背景运动目标检测 | 第27-34页 |
2.3.1 图像特征点提取 | 第27-30页 |
2.3.2 前向后向光流场 | 第30-32页 |
2.3.3 透视模型参数估计 | 第32-33页 |
2.3.4 背景运动补偿 | 第33-34页 |
2.3.5 运动目标检测 | 第34页 |
2.4 其他背景运动目标检测 | 第34-35页 |
2.5 运动目标检测算法流程 | 第35-37页 |
2.6 实验结果与分析 | 第37-40页 |
2.6.1 空间背景判定实验 | 第37-38页 |
2.6.2 空间目标检测实验 | 第38-40页 |
2.7 本章小结 | 第40-41页 |
第三章 空间环境背景下多模式运动目标实时跟踪 | 第41-56页 |
3.1 基于Kalman滤波的目标状态预测 | 第41-42页 |
3.2 基于分块均值感知哈希的目标跟踪 | 第42-46页 |
3.2.1 图像感知哈希技术 | 第42-43页 |
3.2.2 分块均值哈希求解 | 第43-44页 |
3.2.3 积分均值求解 | 第44-45页 |
3.2.4 非极大值抑制 | 第45页 |
3.2.5 分块均值感知哈希跟踪流程 | 第45-46页 |
3.3 基于融合匹配和光流的目标跟踪 | 第46-48页 |
3.3.1 融合匹配和光流的算法 | 第46-47页 |
3.3.2 中值模型求解单应矩阵 | 第47-48页 |
3.3.3 算法流程图 | 第48页 |
3.4 实验结果与分析 | 第48-55页 |
3.4.1 分块均值感知哈希跟踪实验 | 第49-51页 |
3.4.2 融合匹配和光流算法跟踪实验 | 第51-53页 |
3.4.3 单应矩阵求解对比实验 | 第53-55页 |
3.5 本章小结 | 第55-56页 |
第四章 空间运动目标位置与姿态测量 | 第56-65页 |
4.1 基于快速显示扩散的非线性滤波 | 第56-57页 |
4.1.1 非线性扩散滤波 | 第56-57页 |
4.1.2 快速显式扩散 | 第57页 |
4.2 基于非线性尺度空间的ORB算法 | 第57-60页 |
4.2.1 非线性尺度空间构建 | 第58-59页 |
4.2.2 特征点检测 | 第59页 |
4.2.3 特征点描述 | 第59-60页 |
4.3 空间目标位姿测量 | 第60-61页 |
4.4 实验结果与分析 | 第61-64页 |
4.4.1 非线性ORB算法配准实验 | 第62-64页 |
4.4.2 空间平面目标位姿测量实验 | 第64页 |
4.5 本章小结 | 第64-65页 |
第五章 空间机械臂路径规划地面实验系统 | 第65-80页 |
5.1 地面实验系统 | 第65-67页 |
5.1.1 地面实验系统结构 | 第65-66页 |
5.1.2 路径规划实验方案 | 第66-67页 |
5.2 实验系统标定 | 第67-71页 |
5.2.1 Microsoft Kinect 2.0 功能 | 第67页 |
5.2.2 Microsoft Kinect 2.0 标定 | 第67-68页 |
5.2.3 眼在手上系统外部参数标定 | 第68-71页 |
5.3 深度图像预处理 | 第71-72页 |
5.4 机械臂运动学逆解 | 第72-75页 |
5.5 实验结果与分析 | 第75-78页 |
5.5.1 相机内参及立体标定实验 | 第76-77页 |
5.5.2 视觉定位精度测量实验 | 第77-78页 |
5.5.3 路径规划实验 | 第78页 |
5.6 本章小结 | 第78-80页 |
第六章 总结与展望 | 第80-82页 |
参考文献 | 第82-87页 |
致谢 | 第87-88页 |
在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第88页 |