基于条件随机场的农业环境推理研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·选题的背景及意义 | 第9-10页 |
| ·基于视觉的农业机器人场景推理研究现状 | 第10-11页 |
| ·国外研究现状 | 第10-11页 |
| ·国内研究现状 | 第11页 |
| ·概率图模型在图像识别中的研究现状 | 第11-14页 |
| ·研究内容 | 第14页 |
| ·论文介绍 | 第14-17页 |
| 第二章 概率图模型 | 第17-29页 |
| ·概述 | 第17页 |
| ·无向概率图模型 | 第17-23页 |
| ·马尔可夫随机场 | 第19-21页 |
| ·条件随机场 | 第21-22页 |
| ·马尔可夫随机场与条件随机场的对比 | 第22-23页 |
| ·条件随机场模型的实现 | 第23-28页 |
| ·模型选择 | 第23页 |
| ·参数学习 | 第23-26页 |
| ·模型推理 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于条件随机场的梨园场景分割 | 第29-41页 |
| ·概述 | 第29页 |
| ·类别数据库的构建 | 第29-33页 |
| ·超像素分割及其邻域描述 | 第29-31页 |
| ·样本获取与特征向量 | 第31-32页 |
| ·增量式整合策略 | 第32-33页 |
| ·模型选择 | 第33-34页 |
| ·一元势能 | 第33-34页 |
| ·二元势能 | 第34页 |
| ·模型训练 | 第34-36页 |
| ·模型推断 | 第36-37页 |
| ·结果分析 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 农业移动机器人平台及导航场景地形推理试验 | 第41-73页 |
| ·概述 | 第41页 |
| ·农业移动机器人平台介绍 | 第41-48页 |
| ·基于立体视觉的地形类别信息获取 | 第42-44页 |
| ·农业移动机器人运动学分析 | 第44-46页 |
| ·导航路径的提取 | 第46页 |
| ·基于Ackerman转向原理的转速分配 | 第46-48页 |
| ·导航场景地形推理试验及结果分析 | 第48-72页 |
| ·农业移动机器人导航场景地形推理试验设计 | 第48-49页 |
| ·软件设计 | 第49-51页 |
| ·实验结果及分析 | 第51-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 第五章 结论与研究建议 | 第73-75页 |
| ·研究结论 | 第73页 |
| ·主要创新点 | 第73页 |
| ·研究建议 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 致谢 | 第79-81页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第81页 |
