仿生两栖球形机器人及其目标检测与识别系统
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-21页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-17页 |
| 1.2.1 移动机器人的发展现状 | 第10-13页 |
| 1.2.2 移动机器人识别与检测的研究背景 | 第13-15页 |
| 1.2.3 多机器人系统的视频融合 | 第15-17页 |
| 1.3 移动机器人视觉系统应用难点 | 第17-18页 |
| 1.4 论文的研究内容及组织结构 | 第18-20页 |
| 1.5 本章总结 | 第20-21页 |
| 第2章 仿生两栖球形机器人的设计及性能测试 | 第21-35页 |
| 2.1 仿生两栖机器人的机械结构设计 | 第21-25页 |
| 2.2 仿生两栖球形机器人的控制系统 | 第25-29页 |
| 2.2.1 控制系统整体硬件设计 | 第25-26页 |
| 2.2.2 系统控制算法 | 第26-29页 |
| 2.3 仿生两栖球形机器人的性能测试 | 第29-33页 |
| 2.3.1 机械结构仿真测试 | 第29-31页 |
| 2.3.2 运动性能测试 | 第31-33页 |
| 2.4 本章总结 | 第33-35页 |
| 第3章 仿生两栖球形机器人的目标识别与检测 | 第35-48页 |
| 3.1 机器人视觉模块 | 第35-36页 |
| 3.2 传统目标检测及TLD算法 | 第36-39页 |
| 3.3 算法优化加速 | 第39-46页 |
| 3.3.1 基于BING特征的目标快速筛选 | 第40-43页 |
| 3.3.2 基于压缩感知的特征计算加速 | 第43-46页 |
| 3.4 本章总结 | 第46-48页 |
| 第4章 多机器人协作及视频融合研究 | 第48-57页 |
| 4.1 多机器人协作 | 第48-49页 |
| 4.2 图像与视频拼接技术 | 第49页 |
| 4.3 基于特征提取的图像配准方法 | 第49-54页 |
| 4.3.1 积分图像和尺度空间 | 第50-51页 |
| 4.3.2 特征点匹配 | 第51-54页 |
| 4.4 多机器人视频融合系统 | 第54-56页 |
| 4.4.1 图像融合算法 | 第54页 |
| 4.4.2 图像拼接的实现过程 | 第54-55页 |
| 4.4.3 视频融合系统 | 第55-56页 |
| 4.5 本章总结 | 第56-57页 |
| 第5章 实验设计与结果分析 | 第57-71页 |
| 5.1 实验平台及数据集 | 第57-59页 |
| 5.2 目标检测实验验证 | 第59-68页 |
| 5.2.1 目标检测实验 | 第59-62页 |
| 5.2.2 光照对检测结果的影响实验验证 | 第62-63页 |
| 5.2.3 视频抖动的检测效果验证 | 第63-64页 |
| 5.2.4 检测过程中遮挡问题实验验证 | 第64-66页 |
| 5.2.5 室外不同场景下的实验验证 | 第66-68页 |
| 5.3 视频融合实验验证 | 第68-70页 |
| 5.4 本章总结 | 第70-71页 |
| 第6章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 攻读学位期间发表论文与研究成果清单 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78页 |
