基于视觉的无人机场景感知与目标跟踪



基于视觉的无人机场景感知与目标跟踪

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基于视觉的无人机场景感知与目标跟踪

论文目录
摘要	第1-5页
abstract	第5-6页
第一章绪论	第13-23页
1.1 研究背景和意义	第13-14页
1.2 基于视觉的无人机技术发展现状	第14-16页
1.3 场景感知与目标跟踪方法回顾	第16-20页
1.3.1 场景感知方法回顾	第16-19页
1.3.2 目标跟踪方法回顾	第19-20页
1.4 研究内容和结构安排	第20-23页
1.4.1 研究内容	第20-21页
1.4.2 结构安排	第21-23页
第二章基于视觉的无人机场景感知	第23-43页
2.1 室内外场景目标的感知	第23-30页
2.1.1 需求分析及模型选择	第23-24页
2.1.2 YOLO模型介绍及训练测试	第24-27页
2.1.3 实验结果与分析	第27-30页
2.2 场景内目标行人及人脸的感知	第30-36页
2.2.1 光照处理	第31-33页
2.2.2 行人感知算法的比较	第33-34页
2.2.3 人脸感知算法	第34-36页
2.3 虚拟场景下停机坪、障碍圈及二维码的感知	第36-42页
2.3.1 虚拟场景及任务介绍	第36-37页
2.3.2 针对特定目标的感知方法	第37-39页
2.3.3 实验结果与分析	第39-42页
2.4 本章小结	第42-43页
第三章基于视觉的无人机行人跟踪	第43-63页
3.1 基于视觉的无人机目标行人跟踪	第43-49页
3.1.1 行人特征提取	第43-46页
3.1.2 目标行人匹配	第46-49页
3.2 实验平台与系统集成	第49-56页
3.2.1 实验用无人机平台介绍	第49-51页
3.2.2 ROS介绍及系统集成	第51-54页
3.2.3 超远距离LTE通信方式	第54-56页
3.3 基于视觉的无人机目标跟踪控制方法	第56-60页
3.4 实验结果与分析	第60-62页
3.5 本章小结	第62-63页
第四章基于视觉的无人机目标人脸主动感知	第63-70页
4.1 基于面部特征点的正脸判断准则	第63-64页
4.2 无人机正脸主动感知控制方法	第64-66页
4.3 增加系统鲁棒性的方法	第66-68页
4.3.1 丢失目标后无人机的控制	第66-67页
4.3.2 无人机飞行时的抖动问题	第67-68页
4.4 实验结果与分析	第68-69页
4.5 本章小结	第69-70页
第五章基于单目视觉的无人机障碍规避	第70-79页
5.1 需求分析及方案选择	第70-72页
5.2 基于图像特征点的避障方法	第72-76页
5.2.1 图像特征点检测	第72-74页
5.2.2 图像特征点匹配	第74页
5.2.3 障碍物判断准则及避障方式	第74-76页
5.3 实验结果与分析	第76-78页
5.4 本章小结	第78-79页
第六章总结与展望	第79-81页
6.1 总结	第79-80页
6.2 展望	第80-81页
参考文献	第81-86页
致谢	第86-87页
攻读硕士学位期间已发表或录用的论文	第87-89页

本篇论文共89页，点击这进入下载页面。

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