基于小型无人直升机的森林火灾实时监测与跟踪系统设计
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 火灾监测研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 目标跟踪研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.3 目标跟踪方法分类 | 第15页 |
| 1.3 系统需求分析 | 第15-16页 |
| 1.4 论文主要内容 | 第16-17页 |
| 1.5 课题来源 | 第17-18页 |
| 第二章 基于森林火灾特征的识别与跟踪 | 第18-46页 |
| 2.1 森林火灾分析 | 第18页 |
| 2.2 视频图像森林火灾特性 | 第18-19页 |
| 2.2.1 火灾颜色特性 | 第18-19页 |
| 2.2.2 面积变化特性 | 第19页 |
| 2.2.3 轮廓变化特性 | 第19页 |
| 2.2.4 闪烁特性 | 第19页 |
| 2.2.5 分层特性 | 第19页 |
| 2.3 火灾图像的预处理与分割 | 第19-24页 |
| 2.3.1 火灾图像滤波 | 第20-21页 |
| 2.3.2 彩色图像颜色分割 | 第21-24页 |
| 2.3.3 红外图像阈值分割 | 第24页 |
| 2.4 彩色图像火灾跟踪研究 | 第24-32页 |
| 2.4.1 基于CamShift的特征提取 | 第25-27页 |
| 2.4.2 MeanShift算法 | 第27-30页 |
| 2.4.3 CamShift跟踪算法 | 第30-32页 |
| 2.5 红外图像火灾识别研究 | 第32-44页 |
| 2.5.1 圆形度特征 | 第32-34页 |
| 2.5.2 面积变化率特征 | 第34-35页 |
| 2.5.3 尖角变化特征 | 第35-38页 |
| 2.5.4 火焰分层纹理特征 | 第38-40页 |
| 2.5.5 支持向量机原理 | 第40-43页 |
| 2.5.6 样本训练及结果分析 | 第43-44页 |
| 2.6 本章小结 | 第44-46页 |
| 第三章 图像处理系统实现 | 第46-61页 |
| 3.1 双目摄像机的标定 | 第46-51页 |
| 3.1.1 制作标定模板 | 第46页 |
| 3.1.2 摄像机标定中的坐标系 | 第46-48页 |
| 3.1.3 摄像机成像模型 | 第48-49页 |
| 3.1.4 双目视觉标定结果 | 第49-51页 |
| 3.2 图像处理硬件设计 | 第51-58页 |
| 3.2.1 DSP子系统介绍 | 第51-53页 |
| 3.2.2 图像处理Opencv算法移植 | 第53-58页 |
| 3.3 视频采集的V4L2实现 | 第58-60页 |
| 3.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 第四章 系统设计 | 第61-69页 |
| 4.1 系统硬件设计 | 第61-65页 |
| 4.1.1 机载嵌入式核心版 | 第61页 |
| 4.1.2 双目摄像头 | 第61-62页 |
| 4.1.3 图传模块 | 第62-63页 |
| 4.1.4 云台介绍 | 第63-64页 |
| 4.1.5 网络传输设备 | 第64-65页 |
| 4.2 系统运行流程设计 | 第65-67页 |
| 4.3 系统地面站设计 | 第67页 |
| 4.4 本章小结 | 第67-69页 |
| 第五章 实验结果分析 | 第69-78页 |
| 5.1 前期实验 | 第69-73页 |
| 5.1.1 彩色图像火灾跟踪 | 第69-71页 |
| 5.1.2 红外图像火灾识别 | 第71页 |
| 5.1.3 与云台的联合调试 | 第71-73页 |
| 5.2 室外火灾实验设计与分析 | 第73-76页 |
| 5.3 总结与展望 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-84页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第84-85页 |
| 致谢 | 第85-86页 |
| 附件 | 第86页 |
