递进式多传感器组合跟拍电力巡检目标方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 课题背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 课题研究意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 无人机巡检研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 电力巡检中视觉跟踪应用研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.3 国内外云台系统研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文的研究内容及结构 | 第13-15页 |
| 第2章 巡检目标的自动发现 | 第15-30页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 自动发现目标步骤 | 第15-16页 |
| 2.3 构建图像数据库 | 第16-21页 |
| 2.3.1 特征点提取 | 第18-20页 |
| 2.3.2 聚类 | 第20-21页 |
| 2.4 图像数据库检索 | 第21-26页 |
| 2.4.1 图像的相似性匹配 | 第21-23页 |
| 2.4.2 图像检索实验 | 第23-26页 |
| 2.5 目标发现 | 第26-29页 |
| 2.5.1 图像匹配定义 | 第26页 |
| 2.5.2 图像匹配流程 | 第26-28页 |
| 2.5.3 自动发现目标实验 | 第28-29页 |
| 2.6 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 跟踪算法选取与评估 | 第30-45页 |
| 3.1 引言 | 第30页 |
| 3.2 跟踪算法选取 | 第30-31页 |
| 3.3 TLD跟踪算法原理 | 第31-33页 |
| 3.4 KCF跟踪算法原理 | 第33-34页 |
| 3.5 TLD和KCF算法比较 | 第34-41页 |
| 3.5.1 跟踪器评估指标 | 第34页 |
| 3.5.2 目标信息采集 | 第34-35页 |
| 3.5.3 算法对比实验及分析 | 第35-41页 |
| 3.6 多态组合跟踪算法 | 第41-44页 |
| 3.7 本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 递进式多传感器组合跟拍电力巡检目标 | 第45-55页 |
| 4.1 引言 | 第45页 |
| 4.2 分层递进的目标发现及跟踪算法 | 第45-46页 |
| 4.3 基于图像的视觉伺服控制 | 第46-49页 |
| 4.4 实验与分析 | 第49-54页 |
| 4.4.1 云台系统介绍 | 第49-51页 |
| 4.4.2 跟踪实验及分析 | 第51-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 结论与展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
