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基于群智感知的移动位置识别关键技术研究

摘要第4-6页
Abstract第6-8页
第一章 绪论第15-31页
    1.1 引言第15-16页
    1.2 移动群智感知系统第16-20页
        1.2.1 移动群智感知系统的结构与特点第16-18页
        1.2.2 利用群智感知机制实现位置指纹收集第18-20页
    1.3 移动位置服务第20-21页
    1.4 基于群智感知的移动位置识别第21-27页
        1.4.1 位置指纹库构建第21-23页
        1.4.2 移动位置识别第23-25页
        1.4.3 精简指纹库第25-27页
    1.5 研究内容和主要贡献第27-29页
    1.6 论文结构第29-31页
第二章 面向高效数据收集的群智感知任务分配方法第31-53页
    2.1 引言第31-32页
    2.2 最大时间最小化问题第32-35页
    2.3 基于密母的双向变邻域搜索任务分配方法第35-42页
        2.3.1 单个区域内耗时最少路径选择第35-37页
        2.3.2 双向变邻域搜索方法第37-42页
    2.4 实验与分析第42-50页
        2.4.1 实验设置和对比方法第42-44页
        2.4.2 人员不变情形下的实验结果第44-47页
        2.4.3 人员变动情形下的实验结果第47-50页
    2.5 本章小结第50-53页
第三章 基于富指纹的移动位置识别方法第53-71页
    3.1 引言第53-55页
    3.2 基于富指纹的移动位置识别第55-63页
        3.2.1 以目标坐标为中心的位置识别第55页
        3.2.2 指纹的查询流程第55-56页
        3.2.3 非视觉索引结构第56-59页
        3.2.4 视觉索引结构第59-60页
        3.2.5 以目标坐标为中心的位置识别算法第60-63页
    3.3 基于指纹的匹配和感知融合的指纹库动态更新第63-64页
    3.4 实验与分析第64-69页
        3.4.1 数据集和评价指标第64-65页
        3.4.2 实验结果第65-69页
    3.5 本章小结第69-71页
第四章 面向精简指纹库的优质指纹选择方法第71-91页
    4.1 引言第71-72页
    4.2 高质量位置指纹自动选择框架第72-75页
        4.2.1 根据空间多样性进行自适应聚类第73-74页
        4.2.2 聚类空间下图像质量的判断第74-75页
    4.3 基于传感器数据的指纹空间划分第75-77页
    4.4 利用公共显著部分特征点来评价图像质量第77-82页
        4.4.1 训练哈希数第77页
        4.4.2 基于CSF的指纹搜索第77-81页
        4.4.3 基于自适应聚类的公共显著特征点检测算法第81-82页
    4.5 实验与分析第82-89页
        4.5.1 数据集和评价指标第83-84页
        4.5.2 实验结果第84-89页
    4.6 本章小结第89-91页
第五章 基于群智感知的移动位置识别系统设计与实现第91-105页
    5.1 引言第91-92页
    5.2 移动位置识别系统设计第92-94页
        5.2.1 系统的主要功能第92-93页
        5.2.2 移动位置识别系统的框架第93-94页
    5.3 移动位置识别原型系统的实现第94-101页
        5.3.1 指纹收集模块第95-96页
        5.3.2 任务分配模块第96-98页
        5.3.3 指纹选择模块第98-100页
        5.3.4 位置识别和指纹匹配模块第100-101页
    5.4 位置识别系统测试第101-104页
        5.4.1 系统运行环境第101-102页
        5.4.2 运行结果和分析第102-104页
    5.5 本章小结第104-105页
第六章 总结与展望第105-109页
参考文献第109-117页
致谢第117-119页
个人简历及参加的科研工作第119-121页
攻读学位期间发表的学术论文目录第121页

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