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基于多视点的三维场景目标感知技术研究

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基于多视点的三维场景目标感知技术研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第一章 绪论第10-17页
 1.1 引言第10页
 1.2 视觉感知技术第10-13页
  1.2.1 基于深度学习的图像识别技术第10-12页
  1.2.2 三维视觉技术第12-13页
 1.3 视觉感知技术国内外发展现状第13-15页
  1.3.1 图像识别研究现状第13-14页
  1.3.2 三维视觉研究现状第14-15页
 1.4 论文结构第15-17页
第二章 视觉感知技术理论基础第17-30页
 2.1 图像识别基础第17-21页
  2.1.1 图像特征第17页
  2.1.2 卷积神经网络第17-18页
  2.1.3 图像目标检测第18-19页
  2.1.4 人工图像特征算法第19-21页
 2.2 三维视觉基础第21-29页
  2.2.1 多视图几何基础理论第21-25页
  2.2.2 状态估计及优化第25-29页
 2.3 本章小结第29-30页
第三章 基于闭环匹配的多视图目标检测第30-47页
 3.1 整体方案设计第30-31页
 3.2 多视图特征点闭环匹配第31-38页
  3.2.1 特征点匹配筛算法第31-34页
  3.2.2 闭环匹配第34-36页
  3.2.3 多视图滑动窗口结构第36-38页
 3.3 多视图目标定位第38-44页
  3.3.1 基于特征的目标定位第38-42页
  3.3.2 语义分割第42-43页
  3.3.3 多视图目标特征融合第43-44页
 3.4 实验结果第44-46页
 3.5 本章小结第46-47页
第四章 基于三维语义点云的目标感知第47-67页
 4.1 整体方案设计第47-48页
 4.2 多相机姿态定位第48-56页
  4.2.1 相机内参标定第48-51页
  4.2.2 相机位姿估计第51-56页
 4.3 基于滑窗的三维点云感知第56-62页
  4.3.1 三维点深度估计第56-59页
  4.3.2 语义点云预测第59-60页
  4.3.3 语义点云融合第60-62页
 4.4 实验结果第62-66页
 4.5 本章小结第66-67页
第五章 总结与展望第67-69页
 5.1 研究总结第67-68页
 5.2 研究展望第68-69页
参考文献第69-73页
致谢第73-74页
攻读学位期间取得的研究成果第74页

本篇论文共74页,点击这进入下载页面
 
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