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大口径火炮炮口振动测量方法研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第10-17页
    1.1 研究目的和意义第10-11页
    1.2 常用炮口振动测量方法第11-13页
    1.3 本文相关技术概述第13-16页
        1.3.1 双目视觉测量技术第13-14页
        1.3.2 目标跟踪技术第14-16页
    1.4 论文的章节安排第16-17页
第二章 双目测量系统第17-34页
    2.1 引言第17页
    2.2 相机成像模型第17-23页
        2.2.1 理想相机成像模型第17-18页
        2.2.2 常用坐标系及坐标转换第18-21页
        2.2.3 通用相机成像模型第21-23页
    2.3 双目测量模型第23-26页
        2.3.1 双目测量系统布站方式第23-25页
        2.3.2 双目测量原理第25-26页
    2.4 双目标定第26-29页
        2.4.1 概述第26-27页
        2.4.2 基于径向约束的两步标定法第27-29页
        2.4.3 双目标定第29页
    2.5 实验研究第29-33页
        2.5.1 实验系统搭建第29-30页
        2.5.2 标定模型制作第30-31页
        2.5.3 标定实验第31-33页
    2.6 本章小结第33-34页
第三章 运动目标检测第34-49页
    3.1 引言第34页
    3.2 视频序列图像中运动目标检测方法第34-38页
        3.2.1 光流法第34-35页
        3.2.2 帧间差分法第35-37页
        3.2.3 背景差分法第37-38页
    3.3 运动目标检测算法第38-44页
        3.3.1 帧间差分相乘法第39-40页
        3.3.2 数学形态学滤波第40-42页
        3.3.3 连通域分析第42-44页
        3.3.4 特征提取第44页
    3.4 实验研究第44-48页
        3.4.1 背景差分法第44-45页
        3.4.2 帧间差分法第45-46页
        3.4.3 帧间差分相乘法第46-47页
        3.4.4 图像后处理第47-48页
    3.5 本章小结第48-49页
第四章 运动目标跟踪第49-59页
    4.1 引言第49页
    4.2 卡尔曼滤波算法第49-51页
    4.3 卡尔曼滤波算法在目标跟踪中的应用第51-53页
    4.4 改进卡尔曼滤波算法的目标跟踪技术研究第53-55页
    4.5 实验研究第55-58页
        4.5.1 改进卡尔曼滤波器跟踪验证算例第55-56页
        4.5.2 改进卡尔曼滤波器目标跟踪算例第56-58页
    4.6 本章小结第58-59页
第五章 炮口振动三维测量第59-76页
    5.1 炮口振动测量硬件设备第59-60页
    5.2 测量系统第60-61页
    5.3 大口火炮炮口振动位移三维测量第61-71页
    5.4 测量不确定度分析第71-75页
        5.4.1 不确定度分析方法第72页
        5.4.2 与测量系统硬件相关的不确定度分量第72-73页
        5.4.3 与双目标定、算法等相关的不确定度分量第73-74页
        5.4.4 测量不确定度表达第74-75页
    5.5 本章小结第75-76页
第六章 总结与展望第76-77页
参考文献第77-80页
致谢第80-81页

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