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基于立体视觉的球状飞行物体的轨迹预测的研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第4-6页 | | Abstract | 第6-7页 | | 目录 | 第8-11页 | | Contents | 第11-14页 | | 第一章 绪论 | 第14-21页 | | 1.1 研究意义与背景 | 第14-15页 | | 1.2 研究内容和现状 | 第15-17页 | | 1.2.1 研究内容 | 第15-17页 | | 1.2.2 研究现状 | 第17页 | | 1.3 人工神经网络 | 第17-19页 | | 1.4 论文结构安排 | 第19-21页 | | 第二章 视觉系统的标定 | 第21-38页 | | 2.1 坐标系 | 第21-24页 | | 2.1.1 图像坐标系 | 第21-23页 | | 2.1.2 摄像机坐标系 | 第23页 | | 2.1.3 世界坐标系 | 第23-24页 | | 2.2 摄像机成像模型分析 | 第24-27页 | | 2.2.1 线性成像模型 | 第24-26页 | | 2.2.2 非线性成像模型 | 第26-27页 | | 2.3 常用摄像机标定方法 | 第27-30页 | | 2.3.1 直接线性变换法(DLT变换) | 第28-29页 | | 2.3.2 张正友平面标定方法 | 第29-30页 | | 2.4 摄像机标定实现 | 第30-33页 | | 2.5 手眼标定 | 第33-37页 | | 2.6 本章小结 | 第37-38页 | | 第三章 双目视觉系统的立体匹配与定位 | 第38-53页 | | 3.1 双目立体视觉系统模型及定位原理 | 第38-41页 | | 3.1.1 简单的平视双目立体视觉系统 | 第38-40页 | | 3.1.2 一般的双目立体视觉系统 | 第40-41页 | | 3.2 立体匹配 | 第41-45页 | | 3.2.1 匹配基元 | 第41-43页 | | 3.2.2 匹配约束 | 第43-44页 | | 3.2.3 几种常用匹配方法分析 | 第44-45页 | | 3.3 极线几何与极线校正 | 第45-50页 | | 3.3.1 极线几何 | 第45-46页 | | 3.3.2 基本矩阵 | 第46-48页 | | 3.3.3 基本矩阵的估计 | 第48-50页 | | 3.4 一般条件下的无匹配定位方法 | 第50-52页 | | 3.5 本章小结 | 第52-53页 | | 第四章 双目立体视觉系统的设计与实现 | 第53-66页 | | 4.1 基于OpenCV的摄像机读取程序的开发 | 第53-54页 | | 4.2 双目立体视觉系统组成与实现步骤 | 第54-61页 | | 4.2.1 系统硬件组成与配置 | 第54-57页 | | 4.2.2 系统软件设计 | 第57-60页 | | 4.2.3 双目立体视觉系统实现步骤 | 第60-61页 | | 4.3 试验结果与分析 | 第61-65页 | | 4.3.1 MATLAB工具箱标定结果 | 第61-62页 | | 4.3.2 三维定位结果 | 第62-64页 | | 4.3.3 视频帧定位结果 | 第64-65页 | | 4.4 本章小结 | 第65-66页 | | 第五章 飞行物体的轨迹预测 | 第66-78页 | | 5.1 BP神经网络预测 | 第66-69页 | | 5.1.1 BP神经网络概述 | 第66-67页 | | 5.1.2 BP神经网络设计难点 | 第67页 | | 5.1.3 BP神经网络训练与预测结果 | 第67-69页 | | 5.2 基于运动模型的神经网络预测 | 第69-77页 | | 5.2.1 球状飞行物运动模型 | 第69-70页 | | 5.2.2 运动模型 | 第70-71页 | | 5.2.3 运动模型预测飞行轨迹 | 第71-73页 | | 5.2.4 神经网络结合运动模型预测轨迹 | 第73-77页 | | 5.3 本章小结 | 第77-78页 | | 第六章 总结和展望 | 第78-80页 | | 参考文献 | 第80-83页 | | 作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第83-84页 | | 致谢 | 第84页 |
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论文编号BS3595351，这篇论文共84页
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