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基于视觉的无人机巡线算法的研究

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基于视觉的无人机巡线算法的研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第一章 绪论第10-18页
  1.1 研究背景及研究意义第10-11页
  1.2 主流巡线技术的国内外发展现状第11-16页
    1.2.1 车道线巡线的国内外发展现状第11-14页
    1.2.2 输电线巡线的国内外发展现状第14-15页
    1.2.3 海岸线巡线的国内外发展现状第15-16页
  1.3 研究内容与结构安排第16-18页
第二章 图像预处理方法研究第18-31页
  2.1 引言第18页
  2.2 图像滤波算法的研究第18-24页
  2.3 边缘检测常用的算子第24-27页
  2.4 图像分割算法的研究第27-30页
  2.5 本章小结第30-31页
第三章 基于视觉的无人机巡线系统的设计第31-37页
  3.1 引言第31页
  3.2 巡线系统的硬件设计第31-34页
    3.2.1 无人机平台的设计第31-32页
    3.2.2 图像处理系统的设计第32-34页
  3.3 巡线系统的软件设计第34-36页
    3.3.1 巡线系统软件的总体框架第34-36页
    3.3.2 算法描述第36页
  3.4 本章小结第36-37页
第四章 静态车道线的检测与识别第37-53页
  4.1 引言第37页
  4.2 相机标定矫正第37-39页
    4.2.1 摄像机模型第37-38页
    4.2.2 透镜畸变第38页
    4.2.3 OpenCV标定矫正步骤第38-39页
  4.3 车道线图像的预处理第39-41页
    4.3.1 车道线图像的灰度化第39-40页
    4.3.2 车道线图像滤波第40-41页
  4.4 基于车道线的边缘检测第41-42页
  4.5 常用的车道线模型第42-43页
  4.6 车道线扫描模型的设计第43-49页
    4.6.1 直线扫描模型的设计第43-45页
    4.6.2 椭圆扫描模型的设计第45-47页
    4.6.3 混合扫描模型的设计第47-49页
  4.7 实验结果第49-51页
  4.8 本章小结第51-53页
第五章 动态海岸线的检测与识别第53-64页
  5.1 引言第53页
  5.2 海岸线图像分割颜色空间的选取第53-57页
  5.3 海岸线基于K均值的聚类分割第57-60页
    5.3.1 K均值聚类第57-58页
    5.3.2 海岸线的聚类分割第58-59页
    5.3.3 海岸线分割图像的形态学滤波第59-60页
  5.4 海岸线的轮廓提取第60-61页
  5.5 基于混合扫描模型识别海岸线第61-62页
  5.6 实验结果第62-63页
  5.7 本章小结第63-64页
第六章 总结与展望第64-66页
  6.1 工作总结第64页
  6.2 工作展望第64-66页
致谢第66-67页
参考文献第67-71页
附录第71页

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