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基于嵌入式视觉的自动导航系统研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第9-19页
    1.1 选题背景第9-10页
    1.2 研究现状第10-17页
        1.2.1 常见定位技术介绍第11-14页
        1.2.2 国内外研究现状第14-17页
    1.3 研究意义第17页
    1.4 本文的组织结构第17-18页
    1.5 本章小结第18-19页
第2章 基于嵌入式视觉的自动导航系统研究平台第19-27页
    2.1 总体方案第19-21页
        2.1.1 农用车辆自动导航的特殊性第19-20页
        2.1.2 研究方案第20-21页
    2.2 硬件平台第21-24页
        2.2.1 OK6410开发板第21-23页
        2.2.2 相机第23-24页
    2.3 软件平台第24-26页
        2.3.1 OpenCV介绍第24-25页
        2.3.2 自动导航的关键技术第25-26页
    2.4 本章小结第26-27页
第3章 图像获取与相机标定第27-38页
    3.1 图像采集设备和方法第27-30页
        3.1.1 相机安装第27-29页
        3.1.2 茶园图像特征描述第29-30页
    3.2 农用车辆相对定位第30-35页
        3.2.1 相机标定原理第30-33页
        3.2.2 农用车辆位姿计算第33-35页
    3.3 标定结果第35-37页
    3.4 本章小结第37-38页
第4章 导航路径提取算法第38-50页
    4.1 路径提取算法流程第38-39页
    4.2 直线跟踪时获取导航路径第39-45页
        4.2.1 图像预处理第39-43页
        4.2.2 获取导航离散点第43-44页
        4.2.3 导航路径拟合第44-45页
    4.3 垄头路径识别第45-48页
        4.3.1 垄头判断第45-46页
        4.3.2 垄头转弯路径识别第46-48页
    4.4 算法结果与分析第48-49页
    4.5 本章小结第49-50页
第5章 系统实现第50-60页
    5.1 开发环境环境第50-55页
        5.1.1 系统引导程序移植第51-52页
        5.1.2 Linux内核与根文件系统移植第52-54页
        5.1.3 交叉编译器的安装和OpenCV的移植第54-55页
    5.2 程序移植第55-58页
        5.2.1 图像采集第55-56页
        5.2.2 交叉编译程序第56-58页
    5.3 导航数据发送第58-59页
    5.4 本章小结第59-60页
第6章 总结与展望第60-62页
    6.1 全文总结第60-61页
    6.2 展望第61-62页
参考文献第62-65页
致谢第65-66页
附录I第66页
    1.硕士论文研究期间发表的学术论文第66页
    2.硕士论文研究期间参与的项目第66页

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