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基于机载视觉的空中目标跟踪及相对姿态估计

摘要第9-10页
ABSTRACT第10页
第一章 绪论第11-24页
    1.1 研究背景第12-14页
    1.2 研究现状第14-21页
        1.2.1 目标跟踪分类和研究现状第14-18页
        1.2.2 无人机自主空中加油目标跟踪技术第18-19页
        1.2.3 基于机载视觉空中目标姿态估计的研究现状第19-21页
    1.3 本文研究内容及结构安排第21-24页
        1.3.1 研究内容第21-22页
        1.3.2 本文结构安排第22-24页
第二章 图像预处理和目标运动区域检测第24-37页
    2.1 引言第24页
    2.2 图像预处理第24-32页
        2.2.1 高斯噪声和椒盐噪声第24-25页
        2.2.2 图像处理去噪效果评价第25-26页
        2.2.3 图像去噪方法第26-28页
        2.2.4 基于特征点匹配的图像增稳算法第28-32页
    2.3 目标运动区域检测第32-36页
        2.3.1 阈值分割法第32-35页
        2.3.2 目标运动区域检测第35-36页
    2.4 本章小结第36-37页
第三章 基于核相关滤波的目标跟踪第37-55页
    3.1 引言第37页
    3.2 目标跟踪算法比较及评价指标第37-39页
    3.3 核相关滤波目标跟踪算法第39-47页
        3.3.1 基础理论第39-41页
        3.3.2 核相关滤波的跟踪算法第41-47页
    3.4 基于KCF目标跟踪算法改进第47-50页
    3.5 标准数据集下的算法验证第50-54页
        3.5.1 在TB-50数据集中的结果第50-51页
        3.5.2 针对视频的验证结果第51-54页
    3.6 本章小结第54-55页
第四章 基于流形算法的相对姿态估计第55-67页
    4.1 引言第55页
    4.2 流形学习的基本原理第55-63页
        4.2.1 全局特性保持方法第56-59页
        4.2.2 局部特性保持方法第59-63页
    4.3 基于流形学习及GRNN相对姿态估计算法第63-66页
        4.3.1 GRNN的基本原理与网络结构第63-65页
        4.3.2 MaGRNN算法流程第65-66页
    4.4 本章小节第66-67页
第五章 实验结果与分析第67-80页
    5.1 引言第67页
    5.2 加油机及加油锥套的跟踪实验第67-74页
        5.2.1 目标跟踪算法在仿真数据的算法验证第67-70页
        5.2.2 目标跟踪算法飞行试验数据的算法验证第70-73页
        5.2.3 对加油锥套的跟踪效果第73-74页
    5.3 姿态估计试验第74-80页
        5.3.1 流形学习降维可视化第74-76页
        5.3.2 姿态估计的结果第76-80页
第六章 总结与展望第80-82页
    6.1 本文工作总结第80-81页
    6.2 未来工作展望第81-82页
致谢第82-83页
参考文献第83-88页
作者在学期间取得的学术成果第88-89页
附录A第89页

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