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移动激光打靶系统关键技术研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5页
目录第6-9页
图表清单第9-11页
缩略词第11-12页
第一章 绪论第12-20页
    1.1 研究背景及意义第12-13页
    1.2 激光打靶系统研究现状第13-14页
    1.3 关键技术研究现状第14-18页
        1.3.1 目标跟踪技术第14-16页
        1.3.2 激光光斑识别技术第16-18页
    1.4 论文主要研究内容与组织结构第18-20页
        1.4.1 主要研究内容第18-19页
        1.4.2 组织结构第19-20页
第二章 移动激光打靶系统设计第20-28页
    2.1 系统分析第20-21页
        2.1.1 功能需求第20页
        2.1.2 性能需求第20-21页
    2.2 系统总体框架设计第21-24页
        2.2.1 硬件部分设计第22-23页
        2.2.2 软件部分框架设计第23-24页
    2.3 关键技术第24-27页
        2.3.1 移动靶位跟踪第25-26页
        2.3.2 激光光斑识别及判靶第26-27页
    2.4 本章小结第27-28页
第三章 基于改进粒子滤波和 GHT 的移动靶位跟踪技术第28-46页
    3.1 移动靶位跟踪总体框架第28-29页
    3.2 全局自适应人工鱼群算法第29-30页
    3.3 基于免疫鱼群的改进粒子滤波的靶位跟踪粗定位第30-37页
        3.3.1 靶位跟踪粗定位算法组成框架第30-31页
        3.3.2 基于加权直方图的靶位目标模型第31-32页
        3.3.3 基于人工鱼群的重要密度函数第32页
        3.3.4 基于免疫算子的重采样第32-34页
        3.3.5 靶位跟踪粗定位算法具体步骤第34页
        3.3.6 靶位跟踪粗定位算法实验结果分析第34-37页
    3.4 基于人工鱼群的改进 GHT 的靶位精确定位第37-45页
        3.4.1 靶位精确定位算法组成框架第37-39页
        3.4.2 基于精简 R 表的靶位目标模型第39-40页
        3.4.3 基于改进 GAAFSA 的 GHT 累加器空间搜索第40-41页
        3.4.4 靶位精确定位算法具体步骤第41页
        3.4.5 靶位精确定位算法复杂度分析第41-42页
        3.4.6 靶位精确定位实验结果分析第42-45页
    3.5 本章小结第45-46页
第四章 基于小波变换和加权重心法的激光光斑识别及判靶技术第46-59页
    4.1 激光光斑识别及判靶总体框架第46页
    4.2 图像预处理第46-49页
        4.2.1 图像灰度化第46-48页
        4.2.2 靶位标准化第48-49页
    4.3 基于小波变换和加权重心法的激光光斑识别第49-55页
        4.3.1 激光光斑识别算法组成框架第49-50页
        4.3.2 靶位背景差分第50-51页
        4.3.3 基于小波变换的激光光斑检测第51-54页
        4.3.4 基于加权重心法的激光光斑中心点检测第54页
        4.3.5 激光光斑识别算法具体步骤第54-55页
    4.4 靶位环数计算第55-57页
        4.4.1 靶位有效区域判定第55-56页
        4.4.2 靶位环数计算第56-57页
    4.5 激光光斑识别及判靶实验结果分析第57-58页
    4.6 本章小结第58-59页
第五章 移动激光打靶系统实现与应用第59-72页
    5.1 硬件部分实现第59-60页
        5.1.1 激光枪的组成第59-60页
        5.1.2 视频采集设备的选择第60页
    5.2 软件部分实现第60-69页
        5.2.1 软件开发平台第61页
        5.2.2 系统功能结构第61-62页
        5.2.3 主要功能实现第62-69页
    5.3 系统运行实例第69-71页
    5.4 本章小结第71-72页
第六章 总结与展望第72-74页
    6.1 总结第72-73页
    6.2 展望第73-74页
参考文献第74-78页
致谢第78-79页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第79页

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