无人机林火监测系统中的稳像与识别设计
摘要 | 第5-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
第一章 绪论 | 第11-19页 |
1.1 课题研究背景与意义 | 第11-12页 |
1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
1.2.1 电子稳像国内外研究现状 | 第12-14页 |
1.2.2 图像火灾检测国内外研究现状 | 第14-15页 |
1.3 系统需求分析与方法分析 | 第15-17页 |
1.3.1 系统需求分析 | 第15-16页 |
1.3.2 电子稳像的方法分析 | 第16页 |
1.3.3 火灾识别的方法分析 | 第16-17页 |
1.4 论文主要内容 | 第17-18页 |
1.5 课题来源 | 第18-19页 |
第二章 监控视频图像的电子稳像 | 第19-41页 |
2.1 机载图像抖动 | 第19-21页 |
2.1.1 机载摄像系统运动模型 | 第19-20页 |
2.1.2 图像运动模型 | 第20-21页 |
2.2 电子稳像技术 | 第21-23页 |
2.2.1 电子稳像原理 | 第21-22页 |
2.2.2 电子稳像实现的过程 | 第22-23页 |
2.3 光流法 | 第23-27页 |
2.3.1 Lucas-Kanade光流法原理 | 第23-26页 |
2.3.2 光流法实现 | 第26-27页 |
2.4 全局估计 | 第27-31页 |
2.4.1 最小二乘法估计原理 | 第28页 |
2.4.2 基于最小二乘法的全局估计 | 第28-30页 |
2.4.3 结果分析 | 第30-31页 |
2.5 运动滤波 | 第31-34页 |
2.5.1 均值滤波 | 第31-32页 |
2.5.2 Kalman滤波 | 第32-34页 |
2.6 图像补偿 | 第34-36页 |
2.7 实验结果与分析 | 第36-39页 |
2.7.1 电子稳像的评价方法 | 第36-37页 |
2.7.2 基于光流法的电子稳像的评价 | 第37-39页 |
2.8 本章小节 | 第39-41页 |
第三章 森林火灾红外图像的检测 | 第41-63页 |
3.1 森林火灾的红外图像 | 第41-43页 |
3.1.1 红外图像成像原理 | 第41-42页 |
3.1.2 森林火灾的红外图像 | 第42-43页 |
3.2 火焰红外图像特征 | 第43-45页 |
3.2.1 温度特性 | 第43页 |
3.2.2 形状特征 | 第43页 |
3.2.3 面积变化特性 | 第43-44页 |
3.2.4 分层纹理特性 | 第44页 |
3.2.5 边缘抖动特性 | 第44页 |
3.2.6 闪烁特性 | 第44-45页 |
3.3 火焰红外图像特征提取 | 第45-54页 |
3.3.1 火焰的分割 | 第45-46页 |
3.3.2 圆形度的提取 | 第46-49页 |
3.3.3 面积变化 | 第49-50页 |
3.3.4 纹理特征的提取 | 第50-54页 |
3.4 火灾检测识别 | 第54-60页 |
3.4.1 支持向量机理论 | 第54-58页 |
3.4.2 样本训练 | 第58-60页 |
3.5 基于支持向量机的火灾识别算法设计 | 第60-62页 |
3.5.1 算法设计 | 第60-61页 |
3.5.2 识别算法测试 | 第61-62页 |
3.6 本章小结 | 第62-63页 |
第四章 系统设计与实现 | 第63-71页 |
4.1 硬件系统 | 第63-67页 |
4.1.1 机载摄像系统 | 第63-65页 |
4.1.2 机载嵌入式系统 | 第65页 |
4.1.3 视频传输与通信系统 | 第65-66页 |
4.1.4 硬件系统搭建 | 第66-67页 |
4.2 机载图像算法实现 | 第67-68页 |
4.3 地面控制站的设计与实现 | 第68-70页 |
4.4 本章小结 | 第70-71页 |
第五章 实验结果与分析 | 第71-81页 |
5.1 联机调试 | 第71-74页 |
5.1.1 双目摄像头的校准 | 第71-72页 |
5.1.2 转台上的电子稳像 | 第72-73页 |
5.1.3 红外图像的火灾识别 | 第73-74页 |
5.2 实际飞行结果 | 第74-78页 |
5.2.1 电子稳像 | 第74-76页 |
5.2.2 火灾识别 | 第76-78页 |
5.3 总结与展望 | 第78-81页 |
参考文献 | 第81-86页 |
攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第86-87页 |
致谢 | 第87-88页 |
附件 | 第88页 |