| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 相机标定 | 第12-13页 |
| 1.2.2 轨迹参数估计 | 第13-15页 |
| 1.2.3 船舶轨迹跟踪方法 | 第15页 |
| 1.2.4 主要存在的问题 | 第15-16页 |
| 1.3 研究内容及技术路线 | 第16-18页 |
| 1.4 论文组织机构 | 第18-20页 |
| 第2章 普通相机与长焦镜头的标定研究 | 第20-44页 |
| 2.1 引言 | 第20-21页 |
| 2.2 相机模型 | 第21-25页 |
| 2.2.1 模型中的三种坐标系 | 第21-23页 |
| 2.2.2 针孔相机模型 | 第23-24页 |
| 2.2.3 非线性相机模型 | 第24-25页 |
| 2.3 普通相机标定方法 | 第25-33页 |
| 2.3.1 传统相机标定方法 | 第25-30页 |
| 2.3.2 基于主动视觉的相机标定法 | 第30页 |
| 2.3.3 相机自标定法 | 第30-31页 |
| 2.3.4 普通双目相机标定实验 | 第31-33页 |
| 2.4 长焦镜头的标定方法 | 第33-35页 |
| 2.4.1 Stamatopoulos的自标定方法 | 第33-34页 |
| 2.4.2 基于消失点的点线融合方法 | 第34-35页 |
| 2.4.3 Schillebeeckx的透镜组方法 | 第35页 |
| 2.5 基于回归模型的长焦镜头焦距计算方法 | 第35-43页 |
| 2.5.1 基于回归模型的焦距计算方法 | 第35-39页 |
| 2.5.2 实验结果与分析 | 第39-43页 |
| 2.6 本章小结 | 第43-44页 |
| 第3章 轨迹参数估计模型 | 第44-69页 |
| 3.1 引言 | 第44-45页 |
| 3.2 基于三维重建的近距离船舶运行轨迹计算方法 | 第45-51页 |
| 3.2.1 空间点三维重建 | 第45-46页 |
| 3.2.2 空间直线重建 | 第46-47页 |
| 3.2.3 空间二次曲线重建 | 第47-49页 |
| 3.2.4 近距离船舶平面轨迹计算实验 | 第49-51页 |
| 3.3 基于长焦测距的远距离船舶运行轨迹计算方法研究 | 第51-65页 |
| 3.3.1 基于归一化互相关的视差估计方法 | 第52-55页 |
| 3.3.2 基于对称抛物线拟合的视差估计方法 | 第55-56页 |
| 3.3.3 基于非对称抛物线拟合的视差估计方法 | 第56-57页 |
| 3.3.4 基于长焦镜头的远距离测距方法 | 第57-58页 |
| 3.3.5 长焦测距实验结果与分析 | 第58-61页 |
| 3.3.6 远距离船舶平面轨迹计算实验 | 第61-65页 |
| 3.4 船舶轨迹参数估计 | 第65-67页 |
| 3.4.1 参数估计模型 | 第65-66页 |
| 3.4.2 实验结果与分析 | 第66-67页 |
| 3.5 本章小结 | 第67-69页 |
| 第4章 基于双目立体视觉的船舶轨迹跟踪算法研究 | 第69-84页 |
| 4.1 引言 | 第69-70页 |
| 4.2 船舶运动模型 | 第70-72页 |
| 4.2.1 CV与CA模型 | 第70-71页 |
| 4.2.2 时间相关模型 | 第71-72页 |
| 4.2.3 机动目标“当前”模型 | 第72页 |
| 4.3 船舶轨迹跟踪算法 | 第72-76页 |
| 4.3.1 卡尔曼滤波 | 第72-74页 |
| 4.3.2 强跟踪卡尔曼滤波 | 第74页 |
| 4.3.3 基于双目立体视觉的强跟踪卡尔曼滤波算法 | 第74-76页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第76-83页 |
| 4.4.1 近距离船舶轨迹跟踪实验 | 第76-80页 |
| 4.4.2 远距离船舶轨迹跟踪实验 | 第80-83页 |
| 4.5 本章小结 | 第83-84页 |
| 第5章 总结与展望 | 第84-87页 |
| 5.1 论文总结 | 第84-85页 |
| 5.2 未来展望 | 第85-87页 |
| 致谢 | 第87-88页 |
| 参考文献 | 第88-93页 |
| 攻读学位期间获得与学位相关的科研成果 | 第93页 |
