基于全局视野的目标检测与追踪系统设计
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 移动机器人导航技术研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2 视觉导航技术的研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 课题研究背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.4 本文主要研究内容及章节安排 | 第13-16页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第13-15页 |
| 1.4.2 章节安排 | 第15-16页 |
| 第2章 移动机器人的全局建模 | 第16-34页 |
| 2.1 图像采集 | 第16页 |
| 2.2 图像传输 | 第16-18页 |
| 2.3 相机标定 | 第18-22页 |
| 2.3.1 针孔相机模型 | 第18-20页 |
| 2.3.2 畸变模型 | 第20页 |
| 2.3.3 鸟瞰图变换 | 第20-22页 |
| 2.4 图像拼接 | 第22-33页 |
| 2.4.1 全局图像拼接 | 第23-24页 |
| 2.4.2 图像配准 | 第24-29页 |
| 2.4.3 图像融合 | 第29-33页 |
| 2.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 移动机器人的目标检测算法 | 第34-48页 |
| 3.1 基于OpenCV目标检测算法 | 第34-40页 |
| 3.1.1 传统目标检测基础 | 第34-37页 |
| 3.1.2 目标检测实验分析 | 第37-40页 |
| 3.2 基于神经网络实现目标识别 | 第40-47页 |
| 3.2.1 卷积神经网络简介 | 第40-41页 |
| 3.2.2 神经网络模型简述 | 第41-43页 |
| 3.2.3 模型训练过程 | 第43-46页 |
| 3.2.4 模型训练结果分析 | 第46-47页 |
| 3.3 本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 移动机器人的决策系统 | 第48-59页 |
| 4.1 移动机器人的路径规划 | 第48-51页 |
| 4.1.1 *A算法原理 | 第48-50页 |
| 4.1.2 路径搜索程序设计 | 第50-51页 |
| 4.2 移动机器人的方向判断 | 第51-52页 |
| 4.3 移动机器人的路径跟随控制 | 第52-54页 |
| 4.4 视觉导航实验 | 第54-58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 结论 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
