基于神经网络的微型无人直升机路标识别系统研究
| 目录 | 第1-7页 |
| 摘要 | 第7-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-21页 |
| ·微型无人直升机的研究状况 | 第9-13页 |
| ·微型无人直升机的研究背景 | 第9-11页 |
| ·国外著名的微型无人直升机研究项目 | 第11页 |
| ·空间机器人竞赛 | 第11-13页 |
| ·微型无人直升机视觉系统研究 | 第13-15页 |
| ·基于视觉系统的导航控制 | 第13-14页 |
| ·基于视觉系统的位姿估计 | 第14-15页 |
| ·微型无人直升机路标识别系统研究 | 第15-19页 |
| ·微型无人直升机路标识别实现难点 | 第16-17页 |
| ·微型无人直升机路标识别技术综述 | 第17-19页 |
| ·本文研究内容 | 第19-21页 |
| 第二章 微型无人直升机路标识别技术相关基础知识 | 第21-37页 |
| ·数字图像处理的基础知识 | 第21-28页 |
| ·数字图像处理系统的基本构成 | 第21页 |
| ·数字图像的类型 | 第21-22页 |
| ·滤波去噪 | 第22-24页 |
| ·图像分割 | 第24-25页 |
| ·边缘提取 | 第25-26页 |
| ·特征抽取 | 第26-27页 |
| ·模式识别 | 第27-28页 |
| ·人工神经网络基础知识 | 第28-37页 |
| ·人工神经网络的基本概念 | 第28页 |
| ·人工神经网络在图像识别中的应用综述 | 第28页 |
| ·人工神经网络模型结构 | 第28-30页 |
| ·BP网络模型原理和方法 | 第30-37页 |
| 第三章 微型无人直升机路标识别算法研究 | 第37-55页 |
| ·路标识别算法的功能设计 | 第37页 |
| ·视频图像获取 | 第37-38页 |
| ·路标识别之前的图像处理工作 | 第38-42页 |
| ·图像预处理 | 第39-40页 |
| ·目标区域确定 | 第40-41页 |
| ·边缘提取 | 第41-42页 |
| ·路标的识别所用分类器的设计 | 第42-55页 |
| ·常规BP网络识别算法 | 第43-45页 |
| ·Hu不变矩识别算法 | 第45-48页 |
| ·基于神经网络的层叠分类器识别算法 | 第48-55页 |
| 第四章 实验结果与分析 | 第55-61页 |
| ·硬件平台 | 第55-56页 |
| ·软件平台 | 第56-57页 |
| ·实验方法 | 第57-59页 |
| ·实验结果 | 第59-60页 |
| ·分析与结论 | 第60-61页 |
| 第五章 总结语 | 第61-63页 |
| 作者在攻读硕士学位期间完成的论文 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
