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基于深度图像的遮挡检测及规避方法研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第10-17页
    1.1 课题研究背景第10-11页
    1.2 课题研究意义第11-12页
    1.3 国内外研究现状第12-15页
    1.4 论文研究内容第15页
    1.5 论文结构安排第15-17页
第2章 相关基础知识第17-25页
    2.1 引言第17页
    2.2 深度图像第17-19页
    2.3 遮挡相关知识第19-20页
        2.3.1 遮挡的定义第19-20页
        2.3.2 遮挡检测方法第20页
    2.4 遮挡规避第20-21页
    2.5 机器学习方法第21-23页
        2.5.1 支持向量机第21-22页
        2.5.2 随机森林第22-23页
    2.6 梯度下降法第23页
    2.7 本章小结第23-25页
第3章 基于单幅深度图像的遮挡检测方法第25-32页
    3.1 引言第25-26页
    3.2 方法概述第26页
    3.3 遮挡现象的产生第26-27页
    3.4 基于深度图像的遮挡检测方法第27-28页
    3.5 理论分析与可延伸的应用第28-31页
        3.5.1 理论分析第28-30页
        3.5.2 可延伸的应用第30-31页
    3.6 本章小结第31-32页
第4章 基于深度图像的遮挡规避方法第32-41页
    4.1 引言第32页
    4.2 方法概述第32-34页
        4.2.1 遮挡规避问题分析第33-34页
        4.2.2 方法总体思想第34页
    4.3 遮挡区域建模第34-37页
        4.3.1 获取与遮挡边界对应的下邻接边界第34-36页
        4.3.2 基于边界信息建立遮挡区域外接表面模型第36-37页
    4.4 基于遮挡区域外接表面信息构造下一最佳观测方位模型第37-39页
    4.5 下一最佳观测方位模型求解第39-40页
    4.6 本章小结第40-41页
第5章 实验及分析第41-51页
    5.1 实验环境及数据集第41页
    5.2 实验结果与验证分析第41-47页
    5.3 实验比较与分析第47-50页
    5.4 本章小结第50-51页
结论第51-53页
参考文献第53-58页
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果第58-59页
致谢第59-60页
作者简介第60页

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