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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--复杂场景下物体定位方法研究
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复杂场景下物体定位方法研究
 
     论文目录
 
摘要第3-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第9-15页
    1.1 课题研究背景及意义第9页
    1.2 国内外研究现状第9-12页
    1.3 本文主要工作和创新第12-13页
    1.4 本文的结构安排第13-14页
    1.5 本章小结第14-15页
第二章 基于特征点匹配的标贴定位方法第15-28页
    2.1 概述第15页
    2.2 相关研究第15-20页
        2.2.1 SURF特征点匹配算法第15-19页
        2.2.2 RANSAC算法第19-20页
    2.3 系统架构第20-21页
    2.4 标贴定位方法第21-24页
        2.4.1 基于SURF算法的特征点匹配第21-22页
        2.4.2 匹配点对的初步提纯第22-23页
        2.4.3 基于RANSAC算法的映射矩阵估计第23-24页
    2.5 实验与分析第24-26页
        2.5.1 数据集第24-25页
        2.5.2 评价方法第25页
        2.5.3 实验结果与分析第25-26页
    2.6 本章小结第26-28页
第三章 基于机器学习和霍夫变换的条码定位方法第28-40页
    3.1 概述第28-30页
    3.2 相关研究第30-32页
        3.2.1 AdaBoost算法原理第30-31页
        3.2.2 霍夫变换第31-32页
        3.2.3 Sobel算子第32页
    3.3 系统架构第32-34页
    3.4 条码角度计算第34-35页
        3.4.1 基于HOG特征的子区域分类第34-35页
        3.4.2 基于霍夫变换的角度计算第35页
    3.5 条码定位方法第35-36页
        3.5.1 基于Sobel算子的梯度图计算第35页
        3.5.2 条码位置检测第35-36页
    3.6 实验与分析第36-39页
        3.6.1 数据集第36页
        3.6.2 评价方法第36-37页
        3.6.3 实验结果与分析第37-39页
    3.7 本章小结第39-40页
第四章 基于可变形部件模型的箱内油瓶定位方法第40-56页
    4.1 概述第40-41页
    4.2 相关研究第41-47页
        4.2.1 MSER算法第41-42页
        4.2.2 可变形部件模型第42-47页
    4.3 系统架构第47-48页
    4.4 基于MSER的物体分割算法第48-51页
    4.5 基于可变形部件模型的物体分类第51-52页
    4.6 实验与分析第52-55页
        4.6.1 数据集第52页
        4.6.2 评价方法第52-53页
        4.6.3 实验结果与分析第53-55页
    4.7 本章小结第55-56页
第五章 总结与展望第56-58页
    5.1 本文研究工作总结第56-57页
    5.2 下一步的工作重点第57-58页
参考文献第58-62页
附录 攻读硕士期间参与的科研项目及发表论文第62-63页
致谢第63-64页

 
 
论文编号BS4729394,这篇论文共64
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