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基于云台相机的铁路异物侵限检测方法研究

致谢第5-6页
摘要第6-7页
ABSTRACT第7-8页
1 绪论第11-21页
    1.1 研究背景及意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-19页
        1.2.1 国外研究现状第12-15页
        1.2.2 国内研究现状第15-18页
        1.2.3 存在问题及发展方向第18-19页
    1.3 研究内容及章节安排第19-21页
2 基于云台相机的异物侵限检测总体算法设计第21-27页
    2.1 系统需求分析第21-22页
    2.2 算法设计第22-25页
    2.3 本章小结第25-27页
3 限界区域自动识别和标记方法第27-43页
    3.1 识别限界区域方案设计第27-28页
    3.2 基于分时图像融合的匹配模板生成第28-29页
    3.3 基于小波和形态学的图像预处理第29-34页
        3.3.1 Haar小波分析第29-31页
        3.3.2 形态学闭运算断线重连第31-32页
        3.3.3 连通域标记初步筛选钢轨第32-34页
    3.4 基于极向投影与Sift匹配的限界区域确定第34-42页
        3.4.1 Hough变换确定平行钢轨消隐点第34-37页
        3.4.2 极向投影确定钢轨位置第37-38页
        3.4.3 基于Sift特征匹配的限界再标记方法第38-42页
    3.5 本章小结第42-43页
4 背景建模与目标提取方法第43-65页
    4.1 算法设计第43-44页
    4.2 基于相邻帧差与多帧平均的背景建模第44-56页
        4.2.1 基于投影特征匹配的去抖处理第44-50页
        4.2.2 基于连续多帧图像的背景提取与更新第50-56页
    4.3 基于背景帧差与区域特征确定运动目标第56-64页
        4.3.1 基于背景帧差与形态学处理提取前景第56-58页
        4.3.2 基于区域特征的目标去噪第58-63页
        4.3.3 目标侵限报警第63-64页
    4.4 本章小结第64-65页
5 基于相机自标定的异物定位与尺寸估计方法第65-83页
    5.1 目标位置、尺寸估计算法研究第65-78页
        5.1.1 相机成像模型第65-67页
        5.1.2 目标定位与尺寸估计算法研究第67-75页
        5.1.3 基于云台相机的相机自标定算法第75-78页
    5.2 基于相机自标定的异物定位与尺寸估计第78-81页
        5.2.1 异物定位第78-80页
        5.2.2 尺寸估计第80-81页
    5.3 本章小结第81-83页
6 总结与展望第83-85页
    6.1 总结第83-84页
    6.2 展望第84-85页
参考文献第85-89页
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果第89-93页
学位论文数据集第93页

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