基于无人机的全景地图自主生成方法研究与实现

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基于无人机的全景地图自主生成方法研究与实现

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基于无人机的全景地图自主生成方法研究与实现

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 研究背景与意义	第10-12页
1.2 国内外研究现状	第12-15页
1.2.1 无人机全景应用研究现状	第12-14页
1.2.2 无人机与图像处理结合现状	第14-15页
1.3 主要研究内容	第15页
1.4 论文结构	第15-17页
第二章相关技术	第17-24页
2.1 无人机相关技术	第17-18页
2.2 图像处理相关技术	第18-20页
2.2.1 图像的形态学处理	第18-19页
2.2.2 图像分类与语义分割	第19-20页
2.3 深度学习方法	第20-23页
2.3.1 卷积神经网络	第20-22页
2.3.2 图像分类数据集与网络	第22-23页
2.3.3 迁移学习与图像分类	第23页
2.4 本章小结	第23-24页
第三章基于无人机的全景地图自主生成方法	第24-42页
3.1 总体框架	第24-25页
3.2 无人机航点生成及优化	第25-32页
3.2.1 拍摄点选择规则	第25-26页
3.2.2 无人机航点生成	第26-30页
3.2.3 无人机航点数量优化	第30-32页
3.3 无人机拍摄位置优化	第32-40页
3.3.1 拍摄位置优化原则	第32-33页
3.3.2 基于深度学习图像分类的道路照片拍摄位置优化	第33-38页
3.3.3 基于单图像天空区域检测的建筑照片拍摄位置优化	第38-40页
3.4 本章小结	第40-42页
第四章原型系统实现与性能验证	第42-55页
4.1 原型系统实现	第42-45页
4.1.1 开发环境与无人机选型	第42-43页
4.1.2 航点生成与优化系统原型	第43-44页
4.1.3 无人机通用任务规划平台	第44-45页
4.2 航点生成及优化性能验证	第45-47页
4.2.1 航点生成实验与结果分析	第45-46页
4.2.2 航点数量优化实验与结果分析	第46-47页
4.3 道路拍摄位置优化性能验证	第47-52页
4.3.1 实验用数据集	第47-49页
4.3.2 道路跟随实验与结果分析	第49-52页
4.4 建筑拍摄位置优化性能验证	第52-53页
4.4.1 建筑物天际线数据集	第52-53页
4.4.2 天空检测实验与结果分析	第53页
4.5 本章小结	第53-55页
第五章总结与展望	第55-57页
5.1 总结	第55-56页
5.2 展望	第56-57页
参考文献	第57-60页
致谢	第60-61页
攻读硕士学位期间的主要研究成果	第61页

本篇论文共61页，点击这进入下载页面。

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