| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第17-41页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第17-18页 |
| 1.2 动态测量技术发展现状 | 第18-20页 |
| 1.3 高速视觉传感技术发展现状 | 第20-23页 |
| 1.3.1 高速成像器件发展现状 | 第20-21页 |
| 1.3.2 高速摄像机发展现状 | 第21-23页 |
| 1.4 基于合作目标的高速视觉测量系统的国内外研究现状 | 第23-33页 |
| 1.4.1 商业化高速视觉测量系统 | 第24-26页 |
| 1.4.2 非商业化视觉测量系统 | 第26-27页 |
| 1.4.3 高速视觉的实时处理方式 | 第27-28页 |
| 1.4.4 高速视觉系统中存在的问题 | 第28-33页 |
| 1.5 视觉系统中的高速处理技术 | 第33-36页 |
| 1.5.1 基于云计算的数据处理拓扑结构 | 第33-34页 |
| 1.5.2 基于关键路径的硬件加速 | 第34-36页 |
| 1.6 并行处理技术 | 第36-39页 |
| 1.6.1 并行的硬件体系结构 | 第37页 |
| 1.6.2 并行的软件体系结构 | 第37-39页 |
| 1.6.3 并行结构的算法 | 第39页 |
| 1.7 本文的主要研究内容 | 第39-41页 |
| 1.7.1 课题来源 | 第39-40页 |
| 1.7.2 研究内容 | 第40-41页 |
| 第2章 嵌入式高速视觉测量系统构架与优化 | 第41-62页 |
| 2.1 引言 | 第41页 |
| 2.2 视觉测量系统原理与组成 | 第41-43页 |
| 2.3 系统设计指标 | 第43-44页 |
| 2.4 系统硬件结构 | 第44-55页 |
| 2.4.1 系统设计思想 | 第44页 |
| 2.4.2 任务分配与处理单元选型 | 第44-47页 |
| 2.4.3 基于传输流水的数据共享 | 第47-50页 |
| 2.4.4 面向应用与系统更新的功能扩展 | 第50-53页 |
| 2.4.5 系统实现 | 第53-55页 |
| 2.5 算法的流水布局与优化 | 第55-61页 |
| 2.5.1 高速视觉系统的数据与算法特征 | 第55-57页 |
| 2.5.2 基于系统级重叠流水的算法布局 | 第57-61页 |
| 2.6 本章小结 | 第61-62页 |
| 第3章 目标特征高速捕获及其多维金字塔分布式运算 | 第62-121页 |
| 3.1 引言 | 第62-64页 |
| 3.1.1 目标跟踪算法分类 | 第62-63页 |
| 3.1.2 跟踪算法的硬件加速 | 第63-64页 |
| 3.2 基于连通域特征统计的目标跟踪方法 | 第64-73页 |
| 3.2.1 算法思想 | 第64-66页 |
| 3.2.2 非参数核密度估计与目标模型 | 第66-67页 |
| 3.2.3 目标分割与连通域识别 | 第67-72页 |
| 3.2.4 相似度函数的度量 | 第72页 |
| 3.2.5 基于数据流的像素级算法流程 | 第72-73页 |
| 3.3 基于数据流的多维金字塔并行算法与实现 | 第73-108页 |
| 3.3.1 高速数据流下的统计模型 | 第73-74页 |
| 3.3.2 数据流的流水处理模型 | 第74-76页 |
| 3.3.3 基于多维金字塔的分布式计算与粗粒度节点模型 | 第76-88页 |
| 3.3.4 区间串行与区内并行 | 第88-92页 |
| 3.3.5 孤立点解析与标签的三重扫描 | 第92-94页 |
| 3.3.6 标签PE阵列与可重用资源动态调度 | 第94-99页 |
| 3.3.7 基于连通域特征统计信息的稳健跟踪 | 第99-104页 |
| 3.3.8 算法仿真 | 第104-108页 |
| 3.4 基于合作目标的算法结构与硬件加速 | 第108-118页 |
| 3.4.1 基于合作目标的系统数据特性与基于时序约束的流水优化 | 第108-113页 |
| 3.4.2 算法流程 | 第113页 |
| 3.4.3 基于合作目标的特征统计与结构模型 | 第113-117页 |
| 3.4.4 分区并行与特征输出 | 第117-118页 |
| 3.5 算法性能分析与评价 | 第118-120页 |
| 3.6 本章小结 | 第120-121页 |
| 第4章 多目标的帧间识别与匹配 | 第121-138页 |
| 4.1 引言 | 第121页 |
| 4.2 基于连通域特征的目标确定与状态分析 | 第121-124页 |
| 4.2.1 目标确定 | 第121-122页 |
| 4.2.2 目标状态识别 | 第122-124页 |
| 4.3 基于卡尔曼滤波的点目标跟踪 | 第124-128页 |
| 4.3.1 滤波器建模 | 第124-126页 |
| 4.3.2 跟踪性能验证 | 第126-128页 |
| 4.4 基于线束交比的标记点识别与匹配 | 第128-136页 |
| 4.4.1 特征匹配技术概述 | 第128-129页 |
| 4.4.2 基于射影变换的交比不变量 | 第129-131页 |
| 4.4.3 基于线束交比的特征匹配与验证 | 第131-135页 |
| 4.4.4 关于实时性的讨论 | 第135-136页 |
| 4.5 多刚体标记点的相似度分析与聚类 | 第136-137页 |
| 4.6 本章小结 | 第137-138页 |
| 第5章 系统验证 | 第138-164页 |
| 5.1 引言 | 第138页 |
| 5.2 嵌入式系统优化 | 第138-141页 |
| 5.2.1 FPGA时序优化 | 第138-140页 |
| 5.2.2 DSP执行效率优化 | 第140-141页 |
| 5.3 并行结构性能分析 | 第141-154页 |
| 5.3.1 并行结构的验证方式 | 第141-142页 |
| 5.3.2 复杂连通域下算法结构的鲁棒性验证 | 第142-145页 |
| 5.3.3 资源占用的分析与讨论 | 第145-147页 |
| 5.3.4 分布式运算结构的时序性能分析 | 第147-153页 |
| 5.3.5 连通域标记算法的实时性对比 | 第153-154页 |
| 5.4 系统动态测量验证与实时性分析对比 | 第154-162页 |
| 5.4.1 实验参数 | 第154-157页 |
| 5.4.2 高速视觉测量系统的动态测量实验 | 第157-159页 |
| 5.4.3 系统算法耗时分析 | 第159-161页 |
| 5.4.4 系统实时性对比 | 第161-162页 |
| 5.5 本章小结 | 第162-164页 |
| 结论 | 第164-167页 |
| 参考文献 | 第167-179页 |
| 附录 逻辑符号说明 | 第179-181页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 | 第181-183页 |
| 致谢 | 第183-184页 |
| 个人简历 | 第184页 |
