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基于超小型无人机的地面目标实时图像跟踪

摘要第1-8页
Abstract第8-10页
目录第10-13页
第一章 绪论第13-27页
   ·研究背景和意义第13-14页
   ·国内外研究概况第14-24页
     ·国外研究概况第14-19页
     ·国内研究概况第19-22页
     ·系统框架的研究概况第22-24页
   ·研究任务和目标第24-25页
   ·研究内容及论文结构第25-26页
   ·本章小结第26-27页
第二章 地面移动目标低空实时图像跟踪系统的组成第27-39页
   ·引言第27页
   ·跟踪系统的硬件框架第27-31页
     ·通用的视觉监控与跟踪系统的硬件框架第27-28页
     ·地面移动目标低空实时图像跟踪系统的硬件框架第28-29页
     ·地面移动目标低空实时图像跟踪系统的并联控制回路第29-31页
   ·跟踪实验系统的组成第31-32页
   ·实验平台第32-38页
     ·室外实验平台第32-35页
     ·室内实验平台第35-37页
     ·实验第37-38页
   ·本章小结第38-39页
第三章 跟踪系统运动区域的分割方法第39-54页
   ·引言第39页
   ·数字图像阈值分割第39-44页
     ·直方图第39-40页
     ·数字图像阈值分割方法第40-41页
     ·阈值检测方法第41-44页
     ·阈值分割法的不足第44页
   ·跟踪系统运动区域的分割方法第44-52页
     ·基于空间分布的阈值分割方法第44-47页
     ·基于直方图的自适应容忍度的多阈值分割方法第47-52页
   ·实验分析第52-53页
     ·像平面上目标的定位第52页
     ·基于直方图的自适应容忍度的多阈值分割实验第52-53页
   ·本章小结第53-54页
第四章 地面移动目标的提取第54-83页
   ·引言第54页
   ·二值图像上数据的分布特征第54页
   ·区域标识方法第54-66页
     ·区域标识第55-56页
     ·跟踪系统的区域标识第56-65页
     ·目标的提取第65-66页
   ·基于模式识别的数据聚类方法第66-69页
     ·模式识别概念和任务第66-67页
     ·模式识别系统第67-69页
   ·跟踪系统的数据聚类方法第69-80页
     ·非监督学习分类第69-72页
     ·基于双重子窗口的动态聚类的目标提取算法第72-80页
   ·实验分析第80-82页
   ·本章小结第82-83页
第五章 基于凸壳理论的跟踪目标的定位第83-95页
   ·引言第83页
   ·凸壳结构第83-85页
   ·跟踪系统目标凸壳的生成第85-93页
     ·基于形态学的目标凸壳的生成方法第85-87页
     ·基于计算几何的目标凸壳的生成方法第87-93页
   ·实验分析第93-94页
   ·本章小结第94-95页
第六章 跟踪系统的控制及人机界面第95-117页
   ·引言第95页
   ·云台的控制第95-101页
     ·云台的运动性能以及像平面上目标的跟踪第95-96页
     ·基于速度的控制方式第96-99页
     ·基于位置的控制方式第99-101页
   ·飞行器跟踪控制的相关参数第101-105页
   ·跟踪系统的人机界面第105-113页
     ·跟踪系统的人机交互第106-107页
     ·跟踪系统人机界面的设计第107-113页
   ·跟踪实验第113-116页
   ·本章小结第116-117页
第七章 总结和展望第117-120页
   ·本论文研究工作的总结第117-118页
   ·本论文研究工作的特色和创新点第118页
   ·对后续工作的展望第118-120页
参考文献第120-127页
致谢第127-128页
攻读博士学位期间的科研工作第128-129页
 发表的学术论文第128页
 参与的科研项目第128-129页
 受理的专利项目第129页

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