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无人机视觉算法研究

摘要第5-6页
abstract第6-7页
第一章 绪论第10-16页
    1.1 研究工作的背景与意义第10-11页
    1.2 国内外研究历史与现状第11-14页
    1.3 本文的主要贡献与创新第14页
    1.4 本文的结构安排第14-16页
第二章 双目立体视觉研究第16-34页
    2.1 相机模型第17-22页
        2.1.1 坐标系变换第17-21页
        2.1.2 相机成像原理第21-22页
    2.2 相机标定第22-29页
        2.2.1 光学畸变第22-24页
        2.2.2 张正友标定第24-27页
        2.2.3 实验与分析第27-29页
    2.3 双目测距第29-33页
        2.3.1 双目测距原理第29-31页
        2.3.2 立体匹配分析第31-33页
    2.4 本章小结第33-34页
第三章 室内环境分类研究第34-50页
    3.1 常用图像分类方法第34-41页
        3.1.1 k近邻分类第34-36页
        3.1.2 支持向量机分类第36-41页
    3.2 基于神经网络的图像分类第41-46页
        3.2.1 神经网络简介第41-43页
        3.2.2 分类网络构造第43-46页
    3.3 实验与分析第46-49页
    3.4 本章小结第49-50页
第四章 无人机室内飞行策略研究第50-66页
    4.1 图像预处理第51-55页
        4.1.1 边缘检测第51-53页
        4.1.2 霍夫线变换第53-55页
    4.2 走廊飞行策略研究第55-58页
        4.2.1 寻找消失点第55-57页
        4.2.2 无碰撞飞行第57-58页
    4.3 楼梯飞行策略研究第58-61页
    4.4 拐角飞行策略研究第61-62页
    4.5 实验与分析第62-65页
    4.6 本章小结第65-66页
第五章 全文总结与展望第66-67页
    5.1 全文总结第66页
    5.2 后续工作展望第66-67页
致谢第67-68页
参考文献第68-72页
攻读硕士学位期间取得的成果第72页

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