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基于立体视觉的空间动态目标测量与跟踪算法设计

摘要第5-7页
Abstract第7-8页
第1章 绪论第16-24页
    1.1 课题来源与研究意义第16-17页
    1.2 立体视觉的国内外研究现状第17-20页
        1.2.1 相机标定的国内外研究现状第17-18页
        1.2.2 立体匹配的国内外研究现状第18-20页
    1.3 论文主要研究内容第20-22页
    1.4 论文结构安排第22-24页
第2章 改进BFGS算法的相机自标定法第24-36页
    2.1 简化的非线性相机模型第25-26页
    2.2 基本矩阵下相机的非线性内参数约束方程第26-27页
    2.3 求解非线性内参数的改进BFGS算法第27-30页
    2.4 仿真实验与分析第30-31页
    2.5 真实图像实验与分析第31-35页
    2.6 本章小结第35-36页
第3章 基于迭代优化的立体匹配方法第36-96页
    3.1 立体匹配的基本方法第36-46页
        3.1.1 自适应权重匹配算法第37-38页
        3.1.2 成本聚合滤波第38-40页
        3.1.3 成本聚合滤波的改进第40-46页
    3.2 改进的迭代视差细化法第46-53页
        3.2.1 算法原理第46-49页
        3.2.2 算法实现第49-53页
    3.3 算法性能评估第53-95页
        3.3.1 参数调整第53-55页
        3.3.2 使用Middleburyversion2评估算法第55-65页
        3.3.3 使用Middleburyversion3评估算法第65-95页
    3.4 本章小结第95-96页
第4章 基于立体视觉的跟踪系统设计第96-120页
    4.1 三自由度气浮平台结构设计第96-103页
        4.1.1 机械结构设计第96-98页
        4.1.2 气动回路设计第98-101页
        4.1.3 空间目标运动符号与坐标系第101-103页
    4.2 运动模型和测量模型建模第103-107页
        4.2.1 运动模型建模第103-104页
        4.2.2 测量模型建模第104-107页
    4.3 算法设计第107-119页
        4.3.1 双目相机的标定与精度第108-110页
        4.3.2 立体视觉处理第110-111页
        4.3.3 TLD跟踪器第111-115页
        4.3.4 EKF算法设计第115-117页
        4.3.5 系统总体算法第117-119页
    4.4 本章小结第119-120页
第5章 仿真实验与分析第120-140页
    5.1 空间目标与跟踪系统均以直线运动第121-128页
        5.1.1 EKF参数第121-123页
        5.1.2 位置与时间的关系第123-125页
        5.1.3 速度与时间的关系第125-126页
        5.1.4 运动方向与时间的关系第126页
        5.1.5 均方根误差第126页
        5.1.6 中速与快速测量结果第126-128页
    5.2 空间目标以正弦曲线运动跟踪系统以直线运动第128-135页
        5.2.1 EKF参数第130页
        5.2.2 位置与时间的关系第130-131页
        5.2.3 速度与时间的关系第131-133页
        5.2.4 运动方向与时间的关系第133-134页
        5.2.5 均方根误差第134页
        5.2.6 中速与快速测量结果第134-135页
    5.3 空间目标与跟踪系统均以正弦曲线运动第135-138页
        5.3.1 EKF参数第136页
        5.3.2 位置与时间的关系第136-137页
        5.3.3 速度与时间的关系第137-138页
        5.3.4 运动方向与时间的关系第138页
        5.3.5 均方根误差第138页
    5.4 本章小结第138-140页
第6章 结论与展望第140-144页
    6.1 主要工作与创新点第140-142页
    6.2 研究展望第142-144页
参考文献第144-156页
致谢第156-158页
作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果第158页

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