| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第13-23页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第13-15页 |
| 1.1.1 研究意义 | 第13-15页 |
| 1.1.2 研究难点 | 第15页 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 | 第15-19页 |
| 1.2.1 基于模板匹配的目标识别定位方法 | 第16-17页 |
| 1.2.2 基于局部不变特征的目标识别定位方法 | 第17-18页 |
| 1.2.3 基于神经网络的目标识别定位方法 | 第18-19页 |
| 1.3 论文主要工作 | 第19-21页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第21-23页 |
| 第2章 隐式形状模型原理 | 第23-37页 |
| 2.1 隐式形状模型 | 第23-25页 |
| 2.1.1 目标描述表 | 第23页 |
| 2.1.2 ISM隐式形状模型 | 第23-24页 |
| 2.1.3 基于ISM隐式形状模型的目标检测 | 第24-25页 |
| 2.2 经典聚类算法 | 第25-29页 |
| 2.2.1 划分聚类算法 | 第26-27页 |
| 2.2.2 层次聚类算法 | 第27-29页 |
| 2.2.3 其它聚类算法 | 第29页 |
| 2.3 局部不变特征检测及描述方法 | 第29-36页 |
| 2.3.1 特征点检测 | 第30-34页 |
| 2.3.2 特征子描述 | 第34-35页 |
| 2.3.3 稀疏表示理论 | 第35-36页 |
| 2.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第3章 走行部局部特征的自动编码技术 | 第37-57页 |
| 3.1 引言 | 第37-38页 |
| 3.2 自动编码算法 | 第38-42页 |
| 3.3 基于竞争原理的聚类分析算法 | 第42-51页 |
| 3.3.1 基于竞争机制的样本划分 | 第43-45页 |
| 3.3.2 基于类间主分量抑制的聚类分析方法 | 第45-48页 |
| 3.3.3 实验结果分析 | 第48-51页 |
| 3.4 改进的自动编码算法 | 第51-55页 |
| 3.4.1 改进的自动编码算法 | 第51-53页 |
| 3.4.2 实验结果与分析 | 第53-55页 |
| 3.5 本章小结 | 第55-57页 |
| 第4章 基于视觉特性的走行部图像边缘检测 | 第57-74页 |
| 4.1 引言 | 第57-59页 |
| 4.2 CANNY边缘提取算法 | 第59-61页 |
| 4.3 基于视觉特性的改进边缘提取算法 | 第61-66页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第66-72页 |
| 4.4.1 USF边缘数据集验证 | 第66-71页 |
| 4.4.2 机车走行部图像边缘检测抗噪性实验 | 第71-72页 |
| 4.5 本章小结 | 第72-74页 |
| 第5章 机车走行部部件识别定位算法 | 第74-103页 |
| 5.1 引言 | 第74-75页 |
| 5.2 基于预测理论的机车走行部关键部件检测算法 | 第75-83页 |
| 5.2.1 记忆空间的构建 | 第76-78页 |
| 5.2.2 自底向上的目标识别定位 | 第78-82页 |
| 5.2.3 自顶向下的预测识别模型 | 第82-83页 |
| 5.3 对目标缩放、旋转及干扰的适应性讨论 | 第83-91页 |
| 5.3.1 算法对于目标旋转的适应性考虑 | 第83-85页 |
| 5.3.2 算法对于目标缩放的适应性 | 第85-89页 |
| 5.3.3 算法对背景干扰的适应性分析 | 第89-91页 |
| 5.4 机车走行部关键目标识别定位 | 第91-96页 |
| 5.4.1 边缘特征提取 | 第92-93页 |
| 5.4.2 局部特征分类 | 第93-94页 |
| 5.4.3 目标识别定位 | 第94-96页 |
| 5.5 实验结果分析 | 第96-101页 |
| 5.5.1 实验数据准备 | 第96-98页 |
| 5.5.2 实验结果分析 | 第98-101页 |
| 5.6 本章小结 | 第101-103页 |
| 第6章 机车走行部异常检测系统 | 第103-113页 |
| 6.1 引言 | 第103页 |
| 6.2 机车走行部异常检测系统 | 第103-105页 |
| 6.2.1 机车走行部图像采集系统 | 第103-105页 |
| 6.2.2 机车走行部异常检测系统自动检测关键点分析 | 第105页 |
| 6.3 机车走行部异常检测方法 | 第105-110页 |
| 6.3.1 图像差异化检测方法 | 第106-109页 |
| 6.3.2 基于机车走行部关键部件识别定位的异常检测方法 | 第109-110页 |
| 6.4 实验验证 | 第110-112页 |
| 6.5 本章小结 | 第112-113页 |
| 第7章 结论 | 第113-116页 |
| 7.1 全文总结 | 第113-114页 |
| 7.2 研究展望 | 第114-116页 |
| 致谢 | 第116-117页 |
| 参考文献 | 第117-127页 |
| 攻读博士学位期间主要研究成果 | 第127页 |