基于视频的鱼类行为自动观测系统
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 引言 | 第10-17页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·研究意义 | 第11-12页 |
| ·鱼类行为研究的目的和意义 | 第11-12页 |
| ·鱼类行为自动观测系统的目的和意义 | 第12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-13页 |
| ·研究方法 | 第13-15页 |
| ·鱼类行为研究方法 | 第13-14页 |
| ·实验室观察记录设备 | 第14-15页 |
| 1、二维观测的拍摄方法 | 第14页 |
| 2、三维观测的拍摄方法 | 第14-15页 |
| ·本文主要研究内容和研究框架 | 第15-17页 |
| ·主要研究内容 | 第15页 |
| ·研究框架 | 第15-17页 |
| 第二章 鱼类行为自动观测系统 | 第17-23页 |
| ·实验装置 | 第17-19页 |
| ·实验鱼类 | 第17页 |
| ·实验设备 | 第17-19页 |
| ·鱼类三维自动跟踪系统 | 第19-22页 |
| ·鱼类三维自动跟踪系统的构成 | 第19-20页 |
| ·鱼类三维自动跟踪系统的实现 | 第20页 |
| ·鱼类三维自动跟踪系统软件介绍 | 第20-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 摄像机标定 | 第23-27页 |
| ·摄像机标定的含义 | 第23页 |
| ·摄像机标定的方法 | 第23-25页 |
| ·摄像机标定过程和结果 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第四章 鱼的三维坐标计算 | 第27-39页 |
| ·鱼2D 信息的提取 | 第27-31页 |
| ·背景去除 | 第27-30页 |
| ·自由变形处理后的鱼的2D 位置计算 | 第30-31页 |
| ·鱼的3D 位置计算 | 第31-33页 |
| ·对比试验 | 第33-36页 |
| ·摄像机标定 | 第34-35页 |
| ·鱼的三维位置计算方法 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-39页 |
| 第五章 鱼的跟踪 | 第39-44页 |
| ·运动估计模型 | 第39页 |
| ·交互式多模型算法 | 第39页 |
| ·数据关联 | 第39-40页 |
| ·联合数据关联算法 | 第40页 |
| ·卡尔曼滤波 | 第40-41页 |
| ·跟踪算法计算公式 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第六章 鱼类行为数据的自动输出 | 第44-49页 |
| ·鱼的三维数据的图像显示 | 第44-46页 |
| ·鱼的三维数据的自动输出 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第七章 结论和分析 | 第49-52页 |
| ·主要结论 | 第49页 |
| ·存在问题和讨论 | 第49-50页 |
| ·本研究的创新点 | 第50页 |
| ·下一步工作 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 致谢 | 第55页 |
