基于立体视觉的混凝土振捣质量监测系统的开发
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 | 第9-17页 |
| 1.2.1 混凝土振捣质量监控技术的研究现状 | 第9-13页 |
| 1.2.2 基于视觉的运动跟踪的研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.3 基于立体视觉的三维定位技术的研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第17-18页 |
| 第2章 振捣质量监测系统的硬件搭建与标定 | 第18-31页 |
| 2.1 振捣质量监测系统的硬件搭建 | 第18-22页 |
| 2.2 振捣质量监测系统硬件标定算法 | 第22-27页 |
| 2.2.1 摄像机内参模型的研究 | 第23-24页 |
| 2.2.2 摄像机外参模型的研究 | 第24-25页 |
| 2.2.3 双目相机标定算法的分析 | 第25-27页 |
| 2.3 振捣质量监测系统硬件标定实验 | 第27-30页 |
| 2.3.1 标定环境的搭建与规划 | 第27-28页 |
| 2.3.2 单目标定实验 | 第28-29页 |
| 2.3.3 双目标定实验 | 第29-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 振捣棒的运动跟踪算法研究 | 第31-51页 |
| 3.1 振捣棒跟踪算法的总体设计 | 第31页 |
| 3.2 振捣棒跟踪算法的设计与实现 | 第31-46页 |
| 3.2.1 多尺度自适应型均值漂移算法 | 第32-36页 |
| 3.2.2 引入核函数的相关滤波类算法 | 第36-40页 |
| 3.2.3 一种高效的目标跟踪卷积算子 | 第40-44页 |
| 3.2.4 全卷积Siamese目标跟踪网络 | 第44-46页 |
| 3.3 振捣棒目标检测算法的设计与实现 | 第46-50页 |
| 3.3.1 YOLOv2算法的研究 | 第46-48页 |
| 3.3.2 目标检测算法的编程实现 | 第48-50页 |
| 3.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第4章 振捣棒定位及时间测量算法的研究 | 第51-61页 |
| 4.1 振捣棒定位算法的研究 | 第51-52页 |
| 4.2 振捣棒定位的立体匹配算法研究 | 第52-58页 |
| 4.2.1 特征点匹配算法的研究 | 第52-55页 |
| 4.2.2 块匹配算法的研究 | 第55页 |
| 4.2.3 模板匹配算法的研究 | 第55-58页 |
| 4.3 振捣棒位置及振捣深度测量 | 第58-60页 |
| 4.4 振捣时间测量算法的研究 | 第60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 振捣质量监测系统的实验研究 | 第61-71页 |
| 5.1 振捣棒跟踪算法的实验研究 | 第61-67页 |
| 5.1.1 跟踪算法评估指标的设计 | 第61页 |
| 5.1.2 四种跟踪算法的对比分析 | 第61-65页 |
| 5.1.3 跟踪置信度指标的设计 | 第65-67页 |
| 5.2 振捣棒检测YOLOv2算法的实验研究 | 第67-68页 |
| 5.3 振捣质量监测系统的上位机软件开发 | 第68-70页 |
| 5.4 本章小结 | 第70-71页 |
| 结论 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第77-79页 |
| 致谢 | 第79页 |
