自航船模航行轨迹测量方法研究
| 中文摘要 | 第3-5页 |
| 英文摘要 | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 通航船模试验技术概述 | 第10-14页 |
| 1.2.1 基础理论 | 第10-11页 |
| 1.2.2 研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 研究的目的与意义 | 第14页 |
| 1.4 论文研究内容与结构安排 | 第14-16页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4.2 结构安排 | 第15-16页 |
| 1.5 本章小结 | 第16-17页 |
| 2 目标检测及识别的基本方法 | 第17-32页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 基于运动信息的方法 | 第17-25页 |
| 2.2.1 背景减除法 | 第17-20页 |
| 2.2.2 帧间差分法 | 第20-21页 |
| 2.2.3 光流法 | 第21-24页 |
| 2.2.4 运动目标检测算法对比 | 第24-25页 |
| 2.3 基于统计学习模型的方法 | 第25-31页 |
| 2.3.1 卷积神经网络的基本结构 | 第25-29页 |
| 2.3.2 卷积神经网络的训练方法 | 第29-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 3 自航船模航行轨迹测量方法 | 第32-51页 |
| 3.1 引言 | 第32页 |
| 3.2 测量方法 | 第32-43页 |
| 3.2.1 镜头畸变矫正 | 第34-36页 |
| 3.2.2 鸟瞰图重建 | 第36-37页 |
| 3.2.3 船模图像坐标获取 | 第37-42页 |
| 3.2.4 坐标变换 | 第42-43页 |
| 3.3 系统开发 | 第43-49页 |
| 3.3.1 硬件系统选型 | 第43页 |
| 3.3.2 软件系统开发 | 第43-49页 |
| 3.4 本章小结 | 第49-51页 |
| 4 测试分析 | 第51-60页 |
| 4.1 引言 | 第51页 |
| 4.2 实验环境 | 第51-53页 |
| 4.2.1 试验河工模型 | 第51页 |
| 4.2.2 试验船模 | 第51-52页 |
| 4.2.3 试验前期准备工作 | 第52页 |
| 4.2.4 试验过程 | 第52-53页 |
| 4.3 FasterRCNN网络模型性能分析 | 第53-55页 |
| 4.3.1 数据集制作 | 第53-54页 |
| 4.3.2 评价指标 | 第54页 |
| 4.3.3 实验结果与分析 | 第54-55页 |
| 4.4 船模航行轨迹测量系统性能分析 | 第55-59页 |
| 4.4.1 检测结果 | 第55-56页 |
| 4.4.2 船模航行轨迹分析 | 第56-58页 |
| 4.4.3 应用案例 | 第58-59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 5 总结与展望 | 第60-62页 |
| 5.1 工作总结 | 第60页 |
| 5.2 工作展望 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 附录 | 第67页 |
| A.作者在攻读学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第67页 |
| B.作者在攻读硕士学位期间参与的科研项目 | 第67页 |
