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虚拟现实遥现遥控远程前端的视觉系统研究

第1章 绪论第1-27页
 1.1 本课题的来源、目的及意义第12-14页
 1.2 虚拟现实遥现遥控系统第14-17页
  1.2.1 虚拟现实技术及其应用第14-15页
  1.2.2 虚拟现实遥现遥控系统第15页
  1.2.3 虚拟现实遥现遥控系统的构成及实现原理第15-17页
 1.3 虚拟现实遥现遥控远程前端的视觉系统的关键技术第17-24页
  1.3.1 虚拟现实遥现遥控远程前端的视觉系统第17-18页
  1.3.2 虚拟现实遥现遥控视觉系统的关键技术第18-24页
 1.4 本文完成的主要研究工作第24-25页
 1.5 本文的结构第25-27页
第2章 多模型融合的机器视觉第27-47页
 2.1 引言第27页
 2.2 视觉理论和方向的讨论第27-33页
  2.2.1 视觉理论第28-29页
  2.2.2 视觉注意第29-31页
  2.2.3 视觉融合第31-32页
  2.2.4 主动视觉第32-33页
 2.3 多模型融合的视觉模型第33-45页
  2.3.1 模型种类第33页
  2.3.2 以极指数栅格技术为基础的视觉机理模型第33-41页
  2.3.3 以不变量为基础的视觉功能模型第41-42页
  2.3.4 以模仿人类搜索跟踪识别目标为特点的视觉行为模型第42页
  2.3.5 三种模型融合的视觉计算框架第42-45页
 2.4 本章小结第45-47页
第3章 运动目标跟踪和识别第47-66页
 3.1 引言第47页
 3.2 运动目标定位和跟踪第47-57页
  3.2.1 直角坐标栅格二值目标形心快速搜索跟踪第48-55页
  3.2.2 极指数栅格二值目标跟踪方法第55-57页
 3.3 目标识别系统第57-65页
  3.3.1 不同视点下三维目标的表示第57-58页
  3.3.2 系统概述第58页
  3.3.3 实验方案第58-65页
 3.4 本章小结第65-66页
第4章 极对数坐标中目标姿态检测和特征点对应第66-88页
 4.1 引言第66-67页
 4.2 基于波形结构特征的目标识别第67-70页
  4.2.1 波形结构特征第67-69页
  4.2.2 实验结果和分析第69-70页
 4.3 二维目标姿态检测和特征点对应算法第70-81页
  4.3.1 粗定位算法第70-72页
  4.3.2 细定位算法第72-74页
  4.3.3 角点提取第74-76页
  4.3.4 实验结果第76-81页
 4.4 三维目标姿态检测和特征点对应算法第81-87页
  4.4.1 目标模型库的建立第82-83页
  4.4.2 目标模型库的快速搜索第83-84页
  4.4.3 实验结果第84-87页
 4.5 本章小结第87-88页
第5章 极对数坐标下光流计算与运动目标检测跟踪第88-109页
 5.1 引言第88页
 5.2 光流第88-90页
  5.2.1 修订的光流定义第89页
  5.2.2 广义动态图像模型第89-90页
 5.3 极对数坐标下基于GDIM的光流计算第90-100页
  5.3.1 极对数坐标下的梯度算子▽第91-92页
  5.3.2 极对数坐标下基于GDIM的光流计算第92-96页
  5.3.3 误差分析第96页
  5.3.4 光流计算实验结果和分析第96-100页
 5.4 目标检测和跟踪第100-108页
  5.4.1 运动区域的分割第100-101页
  5.4.2 目标检测第101-103页
  5.4.3 目标跟踪第103-108页
 5.5 本章小结第108-109页
第6章 虚拟现实遥现遥控视觉系统第109-115页
 6.1 系统概述第109-111页
  6.1.1 远程作业环境(前端)第110-111页
  6.1.2 本地作业环境(终端)第111页
  6.1.3 通讯第111页
 6.2 系统实现和分析第111-113页
 6.3 本章小结第113-115页
结论第115-117页
参考文献第117-128页
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果第128-129页
致谢第129页

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