| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第15-33页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第15-21页 |
| 1.1.1 城市轻轨系统现状与问题 | 第15-20页 |
| 1.1.2 智能列车驾驶辅助系统 | 第20-21页 |
| 1.2 研究目的与意义 | 第21-22页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第22-29页 |
| 1.3.1 传统定位与视觉定位 | 第22-23页 |
| 1.3.2 基于视觉信息的场景定位系统概述 | 第23页 |
| 1.3.3 地点定义和地图构建 | 第23-25页 |
| 1.3.4 图像特征提取 | 第25-28页 |
| 1.3.5 场景匹配与定位 | 第28-29页 |
| 1.4 论文研究内容与安排 | 第29-32页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第29-31页 |
| 1.4.2 论文结构安排 | 第31-32页 |
| 1.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第2章 基于Haar小波的旋转与尺度不变的图像局部特征描述方法研究 | 第33-61页 |
| 2.1 引言 | 第33-34页 |
| 2.2 传统场景图像特征提取方法及改进 | 第34-48页 |
| 2.2.1 SIFT特征点检测与特征描述方法 | 第35-36页 |
| 2.2.2 SURF特征点检测与特征描述方法 | 第36-41页 |
| 2.2.3 二值化特征描述方法 | 第41-42页 |
| 2.2.4 LDB特征描述方法 | 第42-45页 |
| 2.2.5 基于旋转尺度不变的LDB改进特征描述方法 | 第45-48页 |
| 2.3 基于Haar小波的旋转与尺度不变的图像二值化特征描述方法 | 第48-53页 |
| 2.3.1 数据来源 | 第50页 |
| 2.3.2 Haar小波 | 第50-51页 |
| 2.3.3 生成二值化描述符 | 第51-53页 |
| 2.3.4 方向与尺度不变性 | 第53页 |
| 2.4 实验结果与讨论 | 第53-59页 |
| 2.4.1 特征描述符性能评价方法 | 第53-54页 |
| 2.4.2 实验环境 | 第54页 |
| 2.4.3 实验结果与分析 | 第54-59页 |
| 2.5 本章小结 | 第59-61页 |
| 第3章 基于无监督学习的高帧率轻轨视频序列场景特征区域检测与关键帧提取方法研究 | 第61-93页 |
| 3.1 引言 | 第61-65页 |
| 3.2 传统基于支持向量机的特征区域检测方法 | 第65-72页 |
| 3.2.1 HOG特征描述符 | 第66-69页 |
| 3.2.2 建立训练数据 | 第69-71页 |
| 3.2.3 SVM分类器 | 第71-72页 |
| 3.2.4 训练SVM分类器 | 第72页 |
| 3.2.5 回调SVM分类器 | 第72页 |
| 3.3 基于区域显著性的无监督场景特征区域检测与关键帧提取方法 | 第72-81页 |
| 3.3.1 数据来源 | 第73页 |
| 3.3.2 建立感兴趣区域与图像预处理 | 第73-74页 |
| 3.3.3 显著性分数计算 | 第74-76页 |
| 3.3.4 特征区域检测 | 第76-78页 |
| 3.3.5 视频帧的显著性分数计算 | 第78-79页 |
| 3.3.6 基于全局与局部极大值的关键帧提取 | 第79-81页 |
| 3.4 实验结果与讨论 | 第81-91页 |
| 3.4.1 特征区域与关键帧的评价方法 | 第81-84页 |
| 3.4.2 基于人工标定结果的特征区域的实验结果与分析 | 第84-86页 |
| 3.4.3 基于单场景匹配的特征区域的实验结果与分析 | 第86-88页 |
| 3.4.4 参数选择 | 第88-91页 |
| 3.5 本章小结 | 第91-93页 |
| 第4章 基于全局和局部信息的高帧率轻轨视频序列场景特征快速提取方法研究 | 第93-113页 |
| 4.1 引言 | 第93-94页 |
| 4.2 基于特征显著性分数与相关系数的场景特征快速提取方法 | 第94-105页 |
| 4.2.1 数据来源 | 第94-97页 |
| 4.2.2 建立像素对集合 | 第97-98页 |
| 4.2.3 像素对的显著性计算 | 第98-101页 |
| 4.2.4 基于贪婪算法的像素对筛选 | 第101-105页 |
| 4.3 实验结果与讨论 | 第105-111页 |
| 4.3.1 特征提取性能评价方法 | 第105-106页 |
| 4.3.2 实验结果与分析 | 第106-109页 |
| 4.3.3 参数选择 | 第109-111页 |
| 4.4 本章小结 | 第111-113页 |
| 第5章 基于单目视觉信息的高精度轻轨实时定位方法研究 | 第113-135页 |
| 5.1 引言 | 第113-114页 |
| 5.2 基于全局-局部场景特征与关键帧检索的高精度轻轨实时定位方法 | 第114-127页 |
| 5.2.1 数据来源 | 第115-118页 |
| 5.2.2 基于关键帧匹配的搜索窗口 | 第118-119页 |
| 5.2.3 基于搜索窗口的SeqSLAM场景粗匹配 | 第119-126页 |
| 5.2.4 基于全局-局部场景特征的场景精细化匹配 | 第126-127页 |
| 5.3 实验结果与讨论 | 第127-133页 |
| 5.3.1 场景匹配性能评价方法 | 第127页 |
| 5.3.2 实验结果与分析 | 第127-133页 |
| 5.4 本章小结 | 第133-135页 |
| 结论 | 第135-139页 |
| 参考文献 | 第139-149页 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 | 第149-151页 |
| 致谢 | 第151页 |
