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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,
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。
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