基于条件随机场的农业机器人导航场景识别研究



基于条件随机场的农业机器人导航场景识别研究

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基于条件随机场的农业机器人导航场景识别研究

论文目录
摘要	第1-7页
ABSTRACT	第7-9页
第一章绪论	第9-17页
1.1 选题的背景及意义	第9-10页
1.2 基于视觉的农业机器人国内外研究动态	第10-11页
1.2.1 国外研究动态	第10-11页
1.2.2 国内研究动态	第11页
1.3 概率图模型在场景图像识别中的研究现状	第11-13页
1.4 本文的主要研究内容	第13-14页
1.5 论文简介	第14-17页
第二章概率图模型理论	第17-27页
2.1 概率图模型	第17页
2.2 无向概率图模型	第17-26页
2.2.1 马尔可夫随机场	第18-20页
2.2.2 条件随机场	第20-26页
2.2.2.1 条件随机场的定义	第20-21页
2.2.2.2 条件随机场模型的参数估计	第21-24页
2.2.2.3 条件随机场模型推理	第24-26页
2.3 本章小结	第26-27页
第三章基于超像素分割及条件随机场的场景地形识别	第27-43页
3.1 基于超像素的场景分割及地形样本的获取	第27-34页
3.1.1 Graph-based超像素分割的实现原理与过程	第27-30页
3.1.2 超像素地形类别样本的提取	第30-34页
3.2 基于条件随机场的场景模型构建	第34-37页
3.2.1 条件随机场一元势函数	第35-36页
3.2.2 条件随机场二元势函数	第36-37页
3.3 模型参数估计与场景区域地形识别	第37-41页
3.3.1 模型参数估计	第37-39页
3.3.2 场景区域地形识别	第39-41页
3.4 本章小结	第41-43页
第四章农业机器人平台及导航场景区域地形识别实验	第43-75页
4.1 农业机器人平台介绍	第43-45页
4.2 验证实验及实验结果分析	第45-74页
4.2.1 实验设计	第45-46页
4.2.2 软件设计	第46-48页
4.2.3 实验结果及其分析	第48-74页
4.2.3.1 农业机器人静止时室内验证实验	第51-54页
4.2.3.2 农业机器人运动时室内验证实验	第54-59页
4.2.3.3 农业机器人静止时室外验证实验	第59-63页
4.2.3.4 农业机器人运动时室外验证实验	第63-74页
4.3 本章小结	第74-75页
第五章结论与研究建议	第75-77页
5.1 研究结论	第75页
5.2 主要创新点	第75页
5.3 研究的建议	第75-77页
参考文献	第77-83页
致谢	第83-85页
攻读硕士学位期间发表的论文	第85页

本篇论文共85页，点击这进入下载页面。

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