| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 自助行李托运系统研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 基于三维信息的分类方法研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.3 航空行李分类研究综述 | 第15-16页 |
| 1.3 课题研究内容 | 第16-17页 |
| 第二章 航空行李三维信息采集及特征提取 | 第17-30页 |
| 2.1 航空行李特征提取 | 第17-21页 |
| 2.1.1 航空行李样本分类及托运规则分析 | 第17-20页 |
| 2.1.2 航空行李先验知识表达 | 第20页 |
| 2.1.3 航空行李特征提取 | 第20-21页 |
| 2.2 航空行李三维信息采集及预处理 | 第21-28页 |
| 2.2.1 基于激光测距传感器的行李轮廓扫描 | 第22-24页 |
| 2.2.2 基于Kinect的行李表面三维点云采集 | 第24-25页 |
| 2.2.3 基于立体视觉的行李三维信息获取 | 第25-27页 |
| 2.2.4 三维点云数据预处理 | 第27-28页 |
| 2.3 航空行李识别算法概述 | 第28-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于点云分布特征的托盘检测和航空行李识别算法 | 第30-41页 |
| 3.1 主分量分析概述 | 第30-32页 |
| 3.1.1 主分量分析原理 | 第30-31页 |
| 3.1.2 主分量分析应用 | 第31-32页 |
| 3.2 行李托盘识别算法设计 | 第32-35页 |
| 3.2.1 托盘模型建立 | 第32-34页 |
| 3.2.2 托盘识别算法设计 | 第34-35页 |
| 3.3 规则行李点云聚类分析 | 第35-37页 |
| 3.3.1 规则行李三维形态分析 | 第35-36页 |
| 3.3.2 规则行李点云聚类算法设计 | 第36-37页 |
| 3.4 规则行李识别算法设计 | 第37-40页 |
| 3.4.1 点云聚类结果分析 | 第37-38页 |
| 3.4.2 行李投影轮廓识别 | 第38-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于网格聚类的航空行李识别算法 | 第41-48页 |
| 4.1 不规则行李三维形态分析 | 第41-42页 |
| 4.1.1 不规则行李几何结构与定义 | 第41-42页 |
| 4.1.2 不规则行李点云分析 | 第42页 |
| 4.2 自适应网格聚类算法设计 | 第42-47页 |
| 4.2.1 三维点云网格划分及深度值归一化 | 第43-45页 |
| 4.2.2 网格自适应聚类 | 第45-46页 |
| 4.2.3 网格聚类结果拟合 | 第46-47页 |
| 4.3 本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 实验及结果分析 | 第48-60页 |
| 5.1 实验系统简介 | 第48-49页 |
| 5.2 点云采集实验及结果分析 | 第49-50页 |
| 5.3 航空行李点云分类实验及结果分析 | 第50-57页 |
| 5.4 航空行李表面尖锐物体检测 | 第57-59页 |
| 5.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 结论 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第66页 |