| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-23页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-13页 |
| 1.2 机器视觉跟踪技术研究现状 | 第13-18页 |
| 1.2.1 基于视觉的运动目标检测 | 第13-14页 |
| 1.2.2 基于视觉的目标跟踪算法 | 第14-17页 |
| 1.2.3 视觉跟踪系统的技术发展现状 | 第17-18页 |
| 1.3 视觉注意机制研究现状 | 第18-20页 |
| 1.4 本文的内容与章节安排 | 第20-23页 |
| 第2章 机器人视觉跟踪系统需求分析与研究方案设计 | 第23-47页 |
| 2.1 移动机器人视觉跟踪系统分析 | 第23-25页 |
| 2.1.1 移动机器人视觉跟踪系统构成分析 | 第23-24页 |
| 2.1.2 移动机器人目标跟踪算法存在的问题 | 第24-25页 |
| 2.2 移动机器人视觉目标跟踪系统需求 | 第25-26页 |
| 2.3 视觉注意机制运用到移动机器人目标跟踪中的优势 | 第26-43页 |
| 2.3.1 视觉技术中常用目标跟踪方法性能实验分析 | 第26-42页 |
| 2.3.2 移动机器人平台上运用注意机制的理论优势 | 第42-43页 |
| 2.4 移动机器人视觉跟踪系统方案设计 | 第43-46页 |
| 2.4.1 跟踪任务分析与要求 | 第43-44页 |
| 2.4.2 本文的设计方案 | 第44页 |
| 2.4.3 模块功能设计 | 第44-46页 |
| 2.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第3章 基于视觉注意机制目标跟踪算法研究 | 第47-63页 |
| 3.1 注意机制模型的建立 | 第47-58页 |
| 3.1.1 视觉注意理论模型 | 第48-49页 |
| 3.1.2 视觉显著性——谱残差法 | 第49-52页 |
| 3.1.3 频率调谐型凸域检测 | 第52-54页 |
| 3.1.4 动态视觉注意——搜索编码长度增加法 | 第54-56页 |
| 3.1.5 GBVS显著模型 | 第56-58页 |
| 3.2 基于视觉注意机制的特征提取 | 第58-60页 |
| 3.2.1 亮度特征提取 | 第58-59页 |
| 3.2.2 颜色特征提取 | 第59页 |
| 3.2.3 方向特征提取 | 第59-60页 |
| 3.3 基于视觉注意机制的目标识别 | 第60-62页 |
| 3.3.1 显著图生成 | 第60-61页 |
| 3.3.2 显著图提取 | 第61-62页 |
| 3.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 第4章 移动机器人视觉跟踪系统研制及试验验证 | 第63-95页 |
| 4.1 机器人平台与跟踪的实现 | 第63-67页 |
| 4.1.1 机器人平台 | 第63-64页 |
| 4.1.2 视觉跟踪系统软件结构以及工作流程 | 第64-65页 |
| 4.1.3 移动机器人上位机系统设计 | 第65-67页 |
| 4.2 基于GBVS注意模型的目标跟踪试验 | 第67-79页 |
| 4.2.1 视觉跟踪试验 | 第67-79页 |
| 4.2.2 算法试验小结 | 第79页 |
| 4.3 结合视觉注意机制的均值漂移算法试验 | 第79-93页 |
| 4.3.1 视觉跟踪试验 | 第80-92页 |
| 4.3.2 算法试验小结 | 第92-93页 |
| 4.4 本章小结 | 第93-95页 |
| 第5章 全文总结与展望 | 第95-97页 |
| 5.1 研究工作总结 | 第95-96页 |
| 5.2 研究工作展望 | 第96-97页 |
| 致谢 | 第97-99页 |
| 参考文献 | 第99-103页 |
| 附录A 学术论文和科研成果 | 第103-105页 |
| 附录B 移动机器人视觉跟踪系统开发 | 第105-107页 |
| 附录C 移动机器人视觉跟踪部分试验记录 | 第107-108页 |
