| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 问题的提出与研究意义 | 第10-13页 |
| 1.2 本文研究问题的国内外现状 | 第13-15页 |
| 1.3 本文的主要内容和结构安排 | 第15-18页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第15-16页 |
| 1.3.2 主要研究问题 | 第16页 |
| 1.3.3 章节结构安排 | 第16-18页 |
| 第2章 彩色运动目标检测与单目测距 | 第18-38页 |
| 2.1 引言 | 第18-19页 |
| 2.2 颜色模型的选取及相互转换 | 第19-21页 |
| 2.3 图像预处理 | 第21-25页 |
| 2.3.1 克服光照条件影响 | 第21-23页 |
| 2.3.2 图像去噪 | 第23-25页 |
| 2.4 基于彩色图像阈值分割的目标检测与识别 | 第25-27页 |
| 2.4.1 阈值选择 | 第25页 |
| 2.4.2 基于 YUV 颜色模型的阈值分割 | 第25-26页 |
| 2.4.3 形态学处理 | 第26-27页 |
| 2.4.4 特征提取 | 第27页 |
| 2.5 基于单目视觉的测距方法 | 第27-36页 |
| 2.5.1 摄像机标定相关坐标系及其转换 | 第27-29页 |
| 2.5.2 摄像机标定 | 第29-33页 |
| 2.5.3 单目视觉测距 | 第33-34页 |
| 2.5.4 测距实验与结果分析 | 第34-36页 |
| 2.6 本章小结 | 第36-38页 |
| 第3章 运动目标跟踪算法的研究 | 第38-52页 |
| 3.1 引言 | 第38页 |
| 3.2 Mean-shift 算法 | 第38-41页 |
| 3.2.1 Mean-shift 算法概述 | 第38-39页 |
| 3.2.2 Mean-shift 算法理论基础 | 第39-41页 |
| 3.3 CamShift 算法 | 第41-44页 |
| 3.3.1 CamShift 算法概述 | 第41-42页 |
| 3.3.2 CamShift 算法实现 | 第42-44页 |
| 3.4 基于卡尔曼滤波的 CamShift 算法 | 第44-48页 |
| 3.4.1 卡尔曼滤波器原理 | 第44-46页 |
| 3.4.2 卡尔曼滤波器的实现 | 第46-47页 |
| 3.4.3 CamShift 算法与卡尔曼滤波相结合 | 第47-48页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第48-50页 |
| 3.6 本章小结 | 第50-52页 |
| 第4章 移动平台的控制研究 | 第52-60页 |
| 4.1 引言 | 第52页 |
| 4.2 移动平台的工况选择 | 第52-54页 |
| 4.3 云台的控制策略 | 第54-57页 |
| 4.3.1 云台的控制参数 | 第54页 |
| 4.3.2 云台的控制实现 | 第54-55页 |
| 4.3.3 实验结果与分析 | 第55-57页 |
| 4.4 云台和移动机器人的协调控制策略 | 第57-59页 |
| 4.4.1 云台和移动机器人的控制参数 | 第57页 |
| 4.4.2 云台和移动机器人的控制实现 | 第57-58页 |
| 4.4.3 实验结果与分析 | 第58-59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 第5章 云台与自主移动机器人的系统实现 | 第60-68页 |
| 5.1 引言 | 第60页 |
| 5.2 系统硬件平台 | 第60-64页 |
| 5.2.1 摄像机 | 第60-61页 |
| 5.2.2 云台 | 第61-62页 |
| 5.2.3 自主移动机器人 | 第62-63页 |
| 5.2.4 系统总体硬件平台 | 第63-64页 |
| 5.3 系统软件平台 | 第64-66页 |
| 5.3.1 实验平台功能模块介绍 | 第64-65页 |
| 5.3.2 自动跟踪系统界面 | 第65-66页 |
| 5.4 本章小结 | 第66-68页 |
| 第6章 全文总结 | 第68-70页 |
| 6.1 本文研究工作总结 | 第68页 |
| 6.2 需要进一步解决的问题 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 作者简介 | 第74-76页 |
| 致谢 | 第76页 |