复杂环境目标检测与跟踪关键技术研究及应用
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-21页 |
| 1.1 课题来源 | 第9页 |
| 1.2 课题研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第10-18页 |
| 1.4 论文主要工作及创新点 | 第18-21页 |
| 2 基于加权颜色直方图的目标检测方法 | 第21-33页 |
| 2.1 引言 | 第21页 |
| 2.2 HSV 空间颜色特征 | 第21-22页 |
| 2.3 比例不变局部三元模型 | 第22-25页 |
| 2.4 加权颜色直方图投影 | 第25-27页 |
| 2.5 目标检测实验结果 | 第27-32页 |
| 2.6 本章小结 | 第32-33页 |
| 3 基于改进形状上下文的目标分类方法 | 第33-52页 |
| 3.1 引言 | 第33页 |
| 3.2 轮廓特征点的获取 | 第33-35页 |
| 3.3 曲率加权扩散形状上下文 | 第35-40页 |
| 3.4 基于动态规划的特征点匹配 | 第40-44页 |
| 3.5 基于薄板样条的形变匹配 | 第44-45页 |
| 3.6 形状特征的分类识别 | 第45-46页 |
| 3.7 目标分类实验结果与讨论 | 第46-51页 |
| 3.8 本章小结 | 第51-52页 |
| 4 基于韦伯特征背景建模的目标检测方法 | 第52-75页 |
| 4.1 引言 | 第52页 |
| 4.2 复杂背景目标检测问题 | 第52-53页 |
| 4.3 韦伯局部描述因子 | 第53-56页 |
| 4.4 基于核密度估计的前背景建模 | 第56-62页 |
| 4.5 基于激励的自适应方差调整 | 第62-63页 |
| 4.6 背景建模目标检测实验与讨论 | 第63-74页 |
| 4.7 本章小结 | 第74-75页 |
| 5 基于稀疏表达的粒子滤波目标跟踪方法 | 第75-110页 |
| 5.1 引言 | 第75页 |
| 5.2 自适应局部稀疏外观模型 | 第75-82页 |
| 5.3 基于系统重采样的粒子滤波跟踪法 | 第82-91页 |
| 5.4 跟踪实验结果与讨论 | 第91-101页 |
| 5.5 基于反馈的变焦跟踪 | 第101-109页 |
| 5.6 本章小结 | 第109-110页 |
| 6 工业机器人目标跟踪拾取系统设计 | 第110-123页 |
| 6.1 引言 | 第110页 |
| 6.2 机器人目标跟踪拾取系统硬件结构 | 第110-111页 |
| 6.3 机器人目标跟踪拾取系统软件结构 | 第111-114页 |
| 6.4 机器人目标跟踪拾取系统通讯流程 | 第114-115页 |
| 6.5 实验用机器人机械结构简介 | 第115-116页 |
| 6.6 目标定位与跟踪 | 第116-121页 |
| 6.7 皮带传送跟踪拾取实验 | 第121-122页 |
| 6.8 本章小结 | 第122-123页 |
| 7 全文总结及展望 | 第123-125页 |
| 7.1 全文总结 | 第123-124页 |
| 7.2 展望 | 第124-125页 |
| 致谢 | 第125-126页 |
| 参考文献 | 第126-137页 |
| 附录 I 攻读博士期间取得的研究成果 | 第137页 |
