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一种基于深度学习的无人机视觉定位算法研究

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一种基于深度学习的无人机视觉定位算法研究
论文目录
 
摘要第1-4页
Abstract第4-5页
1 绪论第8-18页
    1.1 研究背景及意义第8-9页
    1.2 研究内容和发展现状第9-12页
    1.3 深度学习及其计算平台的发展第12-14页
    1.4 本课题研究的主要问题及主要工作第14-15页
    1.5 本文的任务和结构安排第15-18页
2 相机标定第18-28页
    2.1 坐标系和坐标系变换第18-20页
    2.2 相机成像模型第20-23页
    2.3 张正友标定算法第23-25页
    2.4 标定实验第25-26页
    2.5 本章小节第26-28页
3 PnP算法原理及求解方式第28-38页
    3.1 PnP问题的定义和发展第28-29页
    3.2 PnP问题的类别和解法第29-30页
    3.3 直接线性变换(DLT)第30-31页
    3.4 P3P法第31-36页
        3.4.1 2D-3D到3D-3D的转换第31-33页
        3.4.2 SVD法第33-35页
        3.4.3 非线性优化方法第35页
        3.4.4 Bundle Adjustment第35-36页
    3.5 本章小结第36-38页
4 计算机视觉领域的深度学习基础第38-46页
    4.1 卷积层第38-39页
    4.2 池化层第39-40页
    4.3 激活函数第40-42页
    4.4 批正则化第42-43页
    4.5 卷积神经网络的发展第41-44页
    4.6 本章小节第44-46页
5 目标检测第46-66页
    5.1 目标检测的发展第46页
    5.2 基于深度学习的目标检测第46-58页
        5.2.1 基于深度学习的目标检测分类第46-47页
        5.2.2 Faster RCNN第47-55页
        5.2.3 YOLO第55-58页
        5.2.4 YOLOv2第58页
    5.3 目标检测常见改进方法第58-64页
        5.3.1 加权损失函数第58-59页
        5.3.2 OHEM第59页
        5.3.3 Focal Loss第59-60页
        5.3.4 多尺度训练第60-62页
        5.3.5 迁移学习第62-64页
    5.4 本章小结第64-66页
6基于无人机平台的实物实验第66-86页
    6.1 实验目的第66页
    6.2 实验器材第66-68页
    6.3 实验数据说明第68-70页
    6.4 实验设计第70-73页
        6.4.1 预训练数据集第70-72页
        6.4.2 评价指标第72-73页
    6.5 实验结果和分析第73-84页
        6.5.1 原始模型实验结果分析第73-74页
        6.5.2 YOLOv2 改进和实验结果第74-75页
        6.5.3 Faster RCNN改进和实验结果第75-77页
        6.5.4 简化模型的设计和实验结果第77-78页
        6.5.5 定位实验结果第78-84页
    6.6 本章小结第84-86页
7 总结与展望第86-88页
    7.1 总结第86页
    7.2 展望第86-88页
致谢第88-90页
参考文献第90-94页
附录第94页

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