基于霍夫森林框架的四旋翼无人机检测技术研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第11-13页 |
| 缩略语对照表 | 第13-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-22页 |
| 1.1 无人机检测的研究背景及意义 | 第16-17页 |
| 1.2 无人机检测的国内外研究现状 | 第17-19页 |
| 1.2.1 无人机探测技术的研究现状 | 第17-18页 |
| 1.2.2 目标检测的研究现状 | 第18-19页 |
| 1.3 无人机检测及霍夫森林算法存在的技术难点 | 第19-20页 |
| 1.4 论文主要研究内容与章节安排 | 第20-22页 |
| 1.4.1 主要研究内容 | 第20-21页 |
| 1.4.2 章节安排 | 第21-22页 |
| 第二章 针对无人机的ROI提取 | 第22-34页 |
| 2.1 系统检测流程 | 第22-24页 |
| 2.2 典型感兴趣区域提取算法 | 第24-26页 |
| 2.2.1 感兴趣区域提取算法概述 | 第24-25页 |
| 2.2.2 BING算法 | 第25-26页 |
| 2.3 基于形态学梯度和轮廓包围框限制的算法 | 第26-29页 |
| 2.3.1 形态学梯度运算 | 第26-28页 |
| 2.3.2 轮廓包围框限制 | 第28-29页 |
| 2.4 实验结果与分析 | 第29-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-34页 |
| 第三章 图像特征提取 | 第34-44页 |
| 3.1 HOG特征 | 第34-37页 |
| 3.2 分层LBP特征 | 第37-42页 |
| 3.2.1 基本LBP | 第38-39页 |
| 3.2.2 旋转不变LBP | 第39-40页 |
| 3.2.3 等价LBP | 第40-41页 |
| 3.2.4 旋转不变等价LBP | 第41页 |
| 3.2.5 分层旋转不变等价LBP | 第41-42页 |
| 3.3 边缘特征 | 第42-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 基于霍夫森林的无人机检测 | 第44-64页 |
| 4.1 霍夫森林基础 | 第44-48页 |
| 4.1.1 决策树 | 第44-45页 |
| 4.1.2 随机森林 | 第45-46页 |
| 4.1.3 广义霍夫变换 | 第46-48页 |
| 4.2 基于霍夫森林的无人机检测 | 第48-53页 |
| 4.2.1 训练阶段 | 第49-51页 |
| 4.2.2 检测阶段 | 第51-53页 |
| 4.3 霍夫图像中目标中心的检测 | 第53-58页 |
| 4.3.1 基本MSER算法原理 | 第53-55页 |
| 4.3.2 MSER算法实现 | 第55-57页 |
| 4.3.3 包围框确定 | 第57-58页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第58-62页 |
| 4.5 本章小结 | 第62-64页 |
| 第五章 四旋翼无人机检测实验与结果分析 | 第64-72页 |
| 5.1 实验方案 | 第64页 |
| 5.2 实验开发环境 | 第64-65页 |
| 5.3 实验数据集 | 第65-66页 |
| 5.4 参数设置 | 第66-67页 |
| 5.5 实验结果与分析 | 第67-71页 |
| 5.6 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78-80页 |
| 作者简介 | 第80-81页 |
