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双目立体视觉在电梯安全检测中的应用

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双目立体视觉在电梯安全检测中的应用
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-9页
第一章 绪论第9-15页
  1.1 研究背景第9-10页
  1.2 双目立体视觉测量技术研究现状第10-13页
    1.2.1 双目立体视觉测量流程第11页
    1.2.2 摄像机标定第11-12页
    1.2.3 立体匹配第12-13页
  1.3 论文组织结构第13-15页
第二章 双目立体视觉测量模型第15-25页
  2.1 常用坐标系第15-17页
  2.2 摄像机模型第17-19页
    2.2.1 线性模型——针孔成像模型第17-18页
    2.2.2 非线性模型第18-19页
  2.3 双目立体视觉测量模型第19-24页
    2.3.1 理想双目立体视觉测量模型第20-22页
    2.3.2 实际双目立体视觉测量模型第22-24页
  2.4 本章小结第24-25页
第三章 双目摄像机标定及立体校正第25-35页
  3.1 张正友标定法第25-30页
    3.1.1 标定原理第25-29页
    3.1.2 标定实验第29-30页
  3.2 极线几何约束第30-31页
  3.3 立体校正第31-34页
  3.4 本章小结第34-35页
第四章 电梯门边缘识别第35-63页
  4.1 图像预处理第35-38页
    4.1.1 灰度化处理第35-36页
    4.1.2 图像滤波第36页
    4.1.3 形态学处理第36-38页
  4.2 基于运动物体检测的电梯门边缘识别第38-42页
    4.2.1 运动物体检测方法第38-40页
    4.2.2 基于帧间差分法的电梯门边缘识别第40-42页
  4.3 基于阈值分割的电梯门边缘识别第42-49页
    4.3.1 阈值分割方法第42-44页
    4.3.2 基于最大类间方差阈值分割的电梯门边缘识别第44-49页
  4.4 基于边缘检测的电梯门边缘识别第49-53页
    4.4.1 边缘检测方法第49-50页
    4.4.2 基于水平梯度法的边缘检测第50-53页
  4.5 阈值分割与边缘检测相叠加第53-55页
  4.6 抗干扰性能提高研究第55-60页
    4.6.1 基于多项式拟合的运动轨迹预测模型第56-57页
    4.6.2 类高斯加权函数描述的预测置信度评估第57-58页
    4.6.3 以预测位置为中心进行类高斯加权的阈值分割与边缘检测混合算法第58-60页
    4.6.4 针对运动噪声的鲁棒性提高研究第60页
  4.7 本章小结第60-63页
第五章 电梯开关门检测中的立体匹配与测速测距第63-73页
  5.1 立体匹配基础理论第63-66页
    5.1.1 匹配基元第63-64页
    5.1.2 立体匹配中的基本约束第64页
    5.1.3 相似性度量第64-65页
    5.1.4 匹配策略第65-66页
  5.2 立体匹配与测距实验第66-68页
    5.2.1 基于ORB算法的特征点提取的匹配第66-67页
    5.2.2 极线约束下的区域匹配第67页
    5.2.3 测距实验第67-68页
  5.3 针对电梯门运动特点的具体约束条件第68页
    5.3.1 电梯门开关门状态划分第68页
    5.3.2 具体约束条件第68页
  5.4 检测过程中的立体匹配第68-71页
    5.4.1 通过区域匹配进行实时匹配第69页
    5.4.2 通过双路识别进行实时匹配第69-71页
    5.4.3 单一时刻匹配第71页
  5.5 本章小结第71-73页
第六章 总结与展望第73-75页
  6.1 总结第73页
  6.2 展望第73-75页
致谢第75-77页
参考文献第77-81页
作者在攻读硕士学位期间发表的论文第81页

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