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高压输电线路障碍物视觉识别方法研究

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高压输电线路障碍物视觉识别方法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
第1章 绪论第9-16页
  1.1 课题背景及研究意义第9-12页
    1.1.1 课题来源第9页
    1.1.2 研究目的及意义第9-12页
  1.2 国内外研究现状第12-15页
    1.2.1 国外研究现状第12-13页
    1.2.2 国内研究现状第13-15页
  1.3 主要研究内容第15-16页
第2章 巡检机器人总体结构及障碍物识别分析第16-24页
  2.1 巡检机器人样机及系统组成第16-18页
    2.1.1 巡检机器人工作环境第16-17页
    2.1.2 高压线巡检机器人样机及系统组成第17-18页
  2.2 巡检机器人图像采集装置第18-19页
    2.2.1 摄像机的选择第18页
    2.2.2 摄像头安装方法第18-19页
    2.2.3 障碍物图像采集装置总体方案第19页
  2.3 巡检机器人障碍物识别分析第19-23页
    2.3.1 输电线路目标障碍物分析第19-20页
    2.3.2 障碍识别算法设计要求及难点分析第20-21页
    2.3.3 障碍识别算法组成及工作原理第21-23页
  2.4 本章小结第23-24页
第3章 高压线障碍物图像的处理与特征提取第24-42页
  3.1 障碍物视频图像的预处理第24-25页
  3.2 障碍物图像Haar-Like特征构造第25-31页
    3.2.1 Haar-Like矩形特征第26-27页
    3.2.2 矩形特征的表示第27-29页
    3.2.3 利用积分图快速计算Haar-Like矩形特征值第29-31页
  3.3 障碍物图像的HOG特征构造第31-41页
    3.3.1 HOG特征的提取过程第31-38页
    3.3.2 目标障碍物的HOG特征可视化第38页
    3.3.3 HOG特征的降维第38-41页
  3.4 本章小结第41-42页
第4章 高压线障碍物检测识别系统设计第42-58页
  4.1 基于Adaboost算法的障碍物识别方法第42-48页
    4.1.1 Adaboost算法第43-45页
    4.1.2 弱分类器和强分类器设计第45-46页
    4.1.3 分类结果分析第46-48页
  4.2 基于支持向量机的障碍物识别方法第48-57页
    4.2.1 支持向量机算法第49页
    4.2.2 支持向量机两分类原理第49-54页
    4.2.3 支持向量机多分类方法第54-55页
    4.2.4 支持向量机核函数和参数优化第55-57页
    4.2.5 分类结果分析第57页
  4.3 本章小结第57-58页
第5章 实验系统与结果分析第58-64页
  5.1 开发环境与实验系统第58页
  5.2 实验样本选取第58-60页
  5.3 基于Adaboost和SVM结合的识别结果分析和优化第60-63页
  5.4 本章小结第63-64页
结论第64-65页
参考文献第65-69页
攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果第69-71页
致谢第71页

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