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基于单目视觉的目标位姿测量技术研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第5-6页 | | abstract | 第6页 | | 第1章 绪论 | 第11-20页 | | 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 | | 1.2 国内外研究现状及发展趋势 | 第12-18页 | | 1.2.1 计算机视觉测量的研究现状 | 第12-14页 | | 1.2.2 编码标志识别的研究现状 | 第14-16页 | | 1.2.3 GPU通用计算的研究现状 | 第16-18页 | | 1.3 本文的研究内容及章节安排 | 第18-20页 | | 第2章 相机标定 | 第20-28页 | | 2.1 单目相机成像模型 | 第20-22页 | | 2.1.1 相关坐标系 | 第20-21页 | | 2.1.2 相机模型 | 第21-22页 | | 2.2 张正友标定法原理 | 第22-24页 | | 2.3 摄像头标定实验 | 第24-27页 | | 2.4 小结 | 第27-28页 | | 第3章 基于Camshift的位姿测量及误差分析 | 第28-53页 | | 3.1 CamShift算法原理 | 第29-31页 | | 3.1.1 计算色彩投影图 | 第29-30页 | | 3.1.2 MeanShift寻优 | 第30页 | | 3.1.3 自适应调整搜索窗口 | 第30-31页 | | 3.2 单目相机位姿计算原理 | 第31-33页 | | 3.3 理论误差估计 | 第33-40页 | | 3.3.1 纵向平动误差估计 | 第34页 | | 3.3.2 横向平动误差估计 | 第34-35页 | | 3.3.3 滚转角误差估计 | 第35-36页 | | 3.3.4 俯仰角和偏航角误差估计 | 第36-37页 | | 3.3.5 二自由度平动误差估计 | 第37-38页 | | 3.3.6 二自由度转动误差估计 | 第38-39页 | | 3.3.7 三自由度平动误差估计 | 第39页 | | 3.3.8 三自由度转动误差估计 | 第39-40页 | | 3.4 单目相机的目标位姿测量 | 第40-52页 | | 3.4.1 静态模型的位姿测量及误差分析 | 第40-49页 | | 3.4.2 动态模型的位置测量 | 第49-52页 | | 3.5 小结 | 第52-53页 | | 第4章 基于编码标志识别的位姿测量及误差分析 | 第53-71页 | | 4.1 编码标志识别的原理 | 第53-56页 | | 4.1.1 图像预处理 | 第53-55页 | | 4.1.2 线段检测 | 第55页 | | 4.1.3 四边形拟合 | 第55页 | | 4.1.4 解码 | 第55-56页 | | 4.2 实验及结果 | 第56-67页 | | 4.2.1 沿X轴和Y轴和Z轴平动 | 第56-61页 | | 4.2.2 转动测量 | 第61-65页 | | 4.2.3 无人机位姿测量 | 第65-67页 | | 4.3 外场实验 | 第67-69页 | | 4.4 小结 | 第69-71页 | | 第5章 TLD算法的GPU并行加速 | 第71-86页 | | 5.1 CUDA体系架构 | 第71-73页 | | 5.1.1 CUDA编程模型 | 第71-72页 | | 5.1.2 CUDA线程组织 | 第72页 | | 5.1.3 CUDA存储结构 | 第72-73页 | | 5.2 CamShift算法并行加速实验 | 第73-74页 | | 5.3 TLD算法基本原理 | 第74-78页 | | 5.3.1 跟踪模块 | 第75-76页 | | 5.3.2 检测模块 | 第76页 | | 5.3.3 学习模块 | 第76-78页 | | 5.4 实验及结果 | 第78-85页 | | 5.4.1 TLD算法跟踪鲁棒性验证实验 | 第78-79页 | | 5.4.2 并行化处理 | 第79-81页 | | 5.4.3 并行化实验及结果 | 第81-85页 | | 5.5 小结 | 第85-86页 | | 总结和展望 | 第86-88页 | | 参考文献 | 第88-93页 | | 攻读学位期间发表论文与研究成果清单 | 第93-94页 | | 致谢 | 第94页 |
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论文编号BS4556824，这篇论文共94页
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