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视觉测量关键技术研究及其在尖轨伸缩位移监测中的应用
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视觉测量关键技术研究及其在尖轨伸缩位移监测中的应用
论文目录
致谢
第1-6页
摘要
第6-7页
ABSTRACT
第7-11页
1 引言
第11-19页
1.1 研究背景
第11-13页
1.1.1 计算机视觉发展历程
第11页
1.1.2 视觉测量技术发展及其应用
第11-12页
1.1.3 视觉测量技术在尖轨伸缩位移监测中应用
第12-13页
1.2 国内外研究现状
第13-16页
1.2.1 视觉测量技术发展现状
第13-14页
1.2.2 视觉测量技术在工程应用中研究现状
第14-16页
1.3 研究难点及意义
第16-18页
1.4 论文章节安排
第18-19页
2 基于层次积分梯度的尖轨伸缩位移图像自动判读算法
第19-32页
2.1 图像预处理
第20-21页
2.2 图像层次化
第21-26页
2.2.1 基于特征匹配的判读目标粗定位方法
第21-22页
2.2.2 基于二值化的判读目标细定位方法
第22-23页
2.2.3 基于积分梯度的判读目标精确区域提取方法
第23-26页
2.3 图像判读
第26-27页
2.3.1 基于积分梯度的单位刻度像素长度提取方法
第26-27页
2.3.2 尖轨伸缩位移的计算方法
第27页
2.4 图像自动判读可信度检验方法
第27-29页
2.4.1 图像层次化的可信度检验方法
第28页
2.4.2 判读结果的可信度检验方法
第28-29页
2.5 实验及分析
第29-31页
2.5.1 实验设置
第29页
2.5.2 实验结果及分析
第29-31页
2.6 本章小结
第31-32页
3 基于空间支撑的深度卷积神经网络刻度尺定位方法
第32-53页
3.1 相关工作
第32-37页
3.1.1 传统的目标定位方法
第32-34页
3.1.2 深度学习概述
第34-35页
3.1.3 卷积神经网络及其在目标定位上的应用
第35-37页
3.2 空间支撑
第37-38页
3.3 基于空间支撑的深度卷积神经网络目标定位方法
第38-46页
3.3.1 网络模型及其结构
第39-44页
3.3.2 基于积分梯度的似物性区域推荐方法
第44-45页
3.3.3 基于空间支撑的目标定位方法
第45-46页
3.4 实验及分析
第46-51页
3.4.1 数据集
第46-47页
3.4.2 实验环境
第47-48页
3.4.3 实验设置
第48页
3.4.4 实验结果及分析
第48-51页
3.5 本章小结
第51-53页
4 降质图像的鲁棒判读方法
第53-62页
4.1 倾斜图像的刻度尺校正方法
第54-55页
4.2 基于数字匹配的刻度尺判读方法
第55-57页
4.3 低质模糊图像的刻度尺判读方法
第57-58页
4.4 鲁棒的尖轨伸缩位移图像自动判读方法
第58-60页
4.5 实验及分析
第60-61页
4.5.1 实验设置
第60页
4.5.2 实验结果及分析
第60-61页
4.6 本章小结
第61-62页
5 结论
第62-64页
5.1 总结
第62-63页
5.2 工作展望
第63-64页
参考文献
第64-67页
作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果
第67-69页
学位论文数据集
第69页
本篇论文共
69
页,
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。
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