基于视频的轨检定位技术研究
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-17页 |
| 1.1 论文研究的背景及意义 | 第12页 |
| 1.2 列车定位方法发展现状 | 第12-14页 |
| 1.3 轨道检测车定位需求分析及方法选择 | 第14-15页 |
| 1.4 论文内容安排和主要工作 | 第15-17页 |
| 第2章 轨道检测视频定位系统总体结构 | 第17-23页 |
| 2.1 视频图像采集系统 | 第17-20页 |
| 2.1.1 摄像系统 | 第17-18页 |
| 2.1.2 照明系统 | 第18-19页 |
| 2.1.3 图像存储系统 | 第19页 |
| 2.1.4 硬件系统设计需要注意的问题 | 第19-20页 |
| 2.2 轨道检测定位系统 | 第20-23页 |
| 2.2.1 计算机视觉技术 | 第20-21页 |
| 2.2.2 图像处理技术 | 第21-22页 |
| 2.2.3 定位系统的软件实现 | 第22-23页 |
| 第3章 视频序列图像的预处理 | 第23-41页 |
| 3.1 噪声的分类与模型 | 第23-24页 |
| 3.1.1 噪声分类 | 第23-24页 |
| 3.1.2 图像退化/复原处理的模型 | 第24页 |
| 3.2 数字图像滤波方法概述 | 第24-32页 |
| 3.2.1 空域滤波原理及分类 | 第24-29页 |
| 3.2.2 频域滤波原理及分类 | 第29-32页 |
| 3.3 视频图像滤波处理方法的选择 | 第32-33页 |
| 3.4 基于Hough变换的扣件区域提取方法 | 第33-37页 |
| 3.4.1 Hough变换的基本原理 | 第33-34页 |
| 3.4.2 Hough变换的性能 | 第34-37页 |
| 3.5 基于区域亮点统计的扣件定位方法 | 第37-40页 |
| 3.5.1 基于Laplacian算子的边缘检测 | 第37-40页 |
| 3.6 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于视频的目标跟踪与定位 | 第41-55页 |
| 4.1 现有的基于轨枕计数的定位算法 | 第41页 |
| 4.2 目标跟踪与定位算法综述 | 第41-43页 |
| 4.3 定位算法应用讨论 | 第43页 |
| 4.4 改进的区域跟踪与定位模型 | 第43-46页 |
| 4.4.1 跟踪区域特征值计算 | 第44页 |
| 4.4.2 跟踪目标模型的建立与更新 | 第44-46页 |
| 4.5 轨检定位中的融合方法研究 | 第46-52页 |
| 4.5.1 基于轮轴脉冲传感器测速的定位方法 | 第46-47页 |
| 4.5.2 列车运动模型的建立 | 第47-49页 |
| 4.5.3 融合结构的建立 | 第49-52页 |
| 4.6 定位信息的数据库建立 | 第52-54页 |
| 4.6.1 定位信息管理流程 | 第52页 |
| 4.6.2 定位信息表设计 | 第52-54页 |
| 4.7 本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 实验结果及分析 | 第55-61页 |
| 5.1 扣件区域提取的算法比较 | 第55-57页 |
| 5.2 定位方法测试结果分析 | 第57-61页 |
| 结论与展望 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第67页 |
