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服务于盲人导航的障碍物及图文语义模式库构建研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第一章 绪论第10-17页
    1.1 研究背景和意义第10-11页
    1.2 研究现状第11-14页
        1.2.1 盲人导航研究现状第11-12页
        1.2.2 计算机视觉的发展现状第12-13页
        1.2.3 语义模式库构建在盲人导航中的应用第13-14页
    1.3 研究目的第14页
    1.4 研究内容第14-15页
    1.5 研究技术路线第15-16页
    1.6 本文主要章节安排第16-17页
第二章 导盲空间要素类型及图像处理相关理论第17-28页
    2.1 盲人导航障碍物类型概述第17-19页
        2.1.1 静止障碍物第17-18页
        2.1.2 动态障碍物第18-19页
        2.1.3 临时性障碍物第19页
    2.2 图文引导标记类型概述第19-21页
        2.2.1 字符信息第19-20页
        2.2.2 非字符信息第20-21页
    2.3 目标图像处理第21-28页
        2.3.1 灰度变换第21-23页
        2.3.2 滤波处理第23-26页
        2.3.3 图像分割第26-28页
第三章 障碍物的特征提取及语义模式分析第28-37页
    3.1 图像轮廓提取算法第28-32页
        3.1.1 Canny算子第28-29页
        3.1.2 Sobel算子第29-30页
        3.1.3 Laplacian算子第30-31页
        3.1.4 三种算子方法对比第31-32页
    3.2 障碍物外轮廓的提取第32-34页
        3.2.1 形态学膨胀第32页
        3.2.2 漫水填充第32-33页
        3.2.3 外轮廓提取第33-34页
    3.3 障碍物语义描述第34-37页
        3.3.1 垃圾桶的几何语义描述第34-35页
        3.3.2 路灯和电线杆的语义描述第35-36页
        3.3.3 路桩的语义描述第36-37页
第四章 图文引导标记语义信息提取及模式分析第37-47页
    4.1 图文标记角点检测方法介绍第37-42页
        4.1.1 SUSAN角点检测算子第37-39页
        4.1.2 Harris角点检测算子第39-41页
        4.1.3 Shi-Tomasi角点检测算子第41-42页
        4.1.4 角点提取方法对比第42页
    4.2 字符引导标记模式提取及语义信息分析第42-45页
        4.2.1 字符结构分析第42-44页
        4.2.2 语义特征提取方法简介第44-45页
    4.3 非字符引导标记模式提取及语义信息分析第45-47页
        4.3.1 通道信息模式分析及提取第45-46页
        4.3.2 图文信息模式分析及提取第46-47页
第五章 语义模式库构建第47-64页
    5.1 语义模式库构建的数据库存储设计第47-50页
        5.1.1 PostgreSQL和PostGIS简介第47页
        5.1.2 语义模式库构建的数据库结构设计第47-49页
        5.1.3 图像轮廓的几何形状存储第49-50页
    5.2 导盲空间信息样本库第50-53页
        5.2.1 障碍物样本第50-52页
        5.2.2 通道样本第52页
        5.2.3 图文信息样本第52-53页
    5.3 样本模式提取及存储第53-64页
        5.3.1 外轮廓提取第53-58页
        5.3.2 特征点提取第58-62页
        5.3.3 语义模式存储第62-64页
第六章 实验过程及分析第64-68页
    6.1 实验平台搭建第64-65页
        6.1.1 USB3.0可变基线摄像头第64页
        6.1.2 OpenCV简介第64-65页
        6.1.3 TensorFlow系统第65页
    6.2 实验过程与解析第65-68页
第七章 总结与展望第68-70页
    7.1 总结第68页
    7.2 展望第68-70页
参考文献第70-73页
致谢第73-74页
攻读学位期间的研究成果第74-75页

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