水面移动机器人目标检测与定位方法研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-22页 |
| ·研究的背景和意义 | 第12-14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-20页 |
| ·河、海岸检测方法研究现状 | 第14-17页 |
| ·水面目标检测研究现状 | 第17-18页 |
| ·水面典型干扰因素检测方法研究现状 | 第18-19页 |
| ·目标距离感知的定位方法研究现状 | 第19-20页 |
| ·本论文的主要工作 | 第20-22页 |
| 第2章 移动机器人目标检测方法研究 | 第22-34页 |
| ·基于视觉的目标检测方法 | 第22-30页 |
| ·利用边缘信息进行目标检测 | 第22-26页 |
| ·利用颜色信息进行目标检测 | 第26-29页 |
| ·利用目标高度进行目标检测 | 第29-30页 |
| ·利用运动估计进行目标检测 | 第30页 |
| ·基于雷达的目标检测方法 | 第30-31页 |
| ·基于毫米波雷达的目标检测 | 第30-31页 |
| ·基于 2D 脉冲式激光雷达的目标检测 | 第31页 |
| ·基于 3D 成像激光雷达的目标检测 | 第31页 |
| ·水面移动机器人目标检测方法的确定 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-34页 |
| 第3章 基于视觉的河、海岸检测方法研究 | 第34-47页 |
| ·基于数据驱动的视觉模型 | 第35-38页 |
| ·Itti 经典的视觉注意计算模型 | 第35页 |
| ·高斯金字塔结构 | 第35-38页 |
| ·改进的边缘检测算法检测河、海岸图像 | 第38-44页 |
| ·LOG 算子边缘检测 | 第38-39页 |
| ·最大类间方差法 | 第39-40页 |
| ·二值化边缘检测图像 | 第40-41页 |
| ·边缘细化 | 第41-42页 |
| ·删除小线段 | 第42-43页 |
| ·改进算法的结果图及分析 | 第43-44页 |
| ·Hough 变换对河、海岸精确检测 | 第44-45页 |
| ·Hough 变换原理 | 第44-45页 |
| ·双线性插值 | 第45页 |
| ·本章算法实验结果与分析 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 基于视觉的水面目标检测方法 | 第47-59页 |
| ·颜色空间变换 | 第47-49页 |
| ·HSI 颜色空间模型 | 第47-49页 |
| ·基于 HSI 颜色空间和边缘信息融合检测 | 第49-53页 |
| ·色彩函数构成 | 第49页 |
| ·ROA 算子边缘检测 | 第49-50页 |
| ·DS 证据理论边缘信息筛选与合成 | 第50-53页 |
| ·形态学图像去噪 | 第53页 |
| ·基于种子线段的连通区域标记法 | 第53-56页 |
| ·单像素连通区域标记法 | 第54页 |
| ·线段连通区域标记法 | 第54-55页 |
| ·两种方法比较 | 第55-56页 |
| ·本章算法实验结果与分析 | 第56-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第5章 水面典型干扰因素的检测及去除 | 第59-69页 |
| ·水面波纹干扰因素检测与消除 | 第59-63页 |
| ·水面波纹的形成原因及特点 | 第59-60页 |
| ·水面类直线波纹模板 | 第60-62页 |
| ·水面类直线波纹去除实验仿真结果 | 第62-63页 |
| ·水面倒影干扰因素的检测 | 第63-67页 |
| ·水面倒影的形成原因及特点 | 第63-65页 |
| ·模糊自适应直方图法 | 第65-66页 |
| ·模糊自适应直方图法分割倒影区域实验仿真结果 | 第66-67页 |
| ·消除倒影对目标检测影响的方法设计 | 第67-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 第6章 目标距离感知的定位方法研究 | 第69-78页 |
| ·测距方法比较 | 第69-74页 |
| ·单目视觉测距 | 第69-72页 |
| ·毫米波雷达测距 | 第72-73页 |
| ·两种距离感知实验对比结果 | 第73-74页 |
| ·视觉与毫米波协作定位水面目标 | 第74-77页 |
| ·协作方式原理 | 第74-76页 |
| ·目标定位实验仿真结果 | 第76-77页 |
| ·本章小结 | 第77-78页 |
| 结论 | 第78-80页 |
| 参考文献 | 第80-86页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和获得的科研成果 | 第86-87页 |
| 致谢 | 第87-88页 |
