基于隐式形状模型的机车走行部关键部件检测算法研究



基于隐式形状模型的机车走行部关键部件检测算法研究

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基于隐式形状模型的机车走行部关键部件检测算法研究

论文目录
摘要	第1-8页
Abstract	第8-13页
第1章绪论	第13-23页
1.1 课题研究背景	第13-15页
1.1.1 研究意义	第13-15页
1.1.2 研究难点	第15页
1.2 国内外研究现状及分析	第15-19页
1.2.1 基于模板匹配的目标识别定位方法	第16-17页
1.2.2 基于局部不变特征的目标识别定位方法	第17-18页
1.2.3 基于神经网络的目标识别定位方法	第18-19页
1.3 论文主要工作	第19-21页
1.4 论文组织结构	第21-23页
第2章隐式形状模型原理	第23-37页
2.1 隐式形状模型	第23-25页
2.1.1 目标描述表	第23页
2.1.2 ISM隐式形状模型	第23-24页
2.1.3 基于ISM隐式形状模型的目标检测	第24-25页
2.2 经典聚类算法	第25-29页
2.2.1 划分聚类算法	第26-27页
2.2.2 层次聚类算法	第27-29页
2.2.3 其它聚类算法	第29页
2.3 局部不变特征检测及描述方法	第29-36页
2.3.1 特征点检测	第30-34页
2.3.2 特征子描述	第34-35页
2.3.3 稀疏表示理论	第35-36页
2.4 本章小结	第36-37页
第3章走行部局部特征的自动编码技术	第37-57页
3.1 引言	第37-38页
3.2 自动编码算法	第38-42页
3.3 基于竞争原理的聚类分析算法	第42-51页
3.3.1 基于竞争机制的样本划分	第43-45页
3.3.2 基于类间主分量抑制的聚类分析方法	第45-48页
3.3.3 实验结果分析	第48-51页
3.4 改进的自动编码算法	第51-55页
3.4.1 改进的自动编码算法	第51-53页
3.4.2 实验结果与分析	第53-55页
3.5 本章小结	第55-57页
第4章基于视觉特性的走行部图像边缘检测	第57-74页
4.1 引言	第57-59页
4.2 CANNY边缘提取算法	第59-61页
4.3 基于视觉特性的改进边缘提取算法	第61-66页
4.4 实验结果与分析	第66-72页
4.4.1 USF边缘数据集验证	第66-71页
4.4.2 机车走行部图像边缘检测抗噪性实验	第71-72页
4.5 本章小结	第72-74页
第5章机车走行部部件识别定位算法	第74-103页
5.1 引言	第74-75页
5.2 基于预测理论的机车走行部关键部件检测算法	第75-83页
5.2.1 记忆空间的构建	第76-78页
5.2.2 自底向上的目标识别定位	第78-82页
5.2.3 自顶向下的预测识别模型	第82-83页
5.3 对目标缩放、旋转及干扰的适应性讨论	第83-91页
5.3.1 算法对于目标旋转的适应性考虑	第83-85页
5.3.2 算法对于目标缩放的适应性	第85-89页
5.3.3 算法对背景干扰的适应性分析	第89-91页
5.4 机车走行部关键目标识别定位	第91-96页
5.4.1 边缘特征提取	第92-93页
5.4.2 局部特征分类	第93-94页
5.4.3 目标识别定位	第94-96页
5.5 实验结果分析	第96-101页
5.5.1 实验数据准备	第96-98页
5.5.2 实验结果分析	第98-101页
5.6 本章小结	第101-103页
第6章机车走行部异常检测系统	第103-113页
6.1 引言	第103页
6.2 机车走行部异常检测系统	第103-105页
6.2.1 机车走行部图像采集系统	第103-105页
6.2.2 机车走行部异常检测系统自动检测关键点分析	第105页
6.3 机车走行部异常检测方法	第105-110页
6.3.1 图像差异化检测方法	第106-109页
6.3.2 基于机车走行部关键部件识别定位的异常检测方法	第109-110页
6.4 实验验证	第110-112页
6.5 本章小结	第112-113页
第7章结论	第113-116页
7.1 全文总结	第113-114页
7.2 研究展望	第114-116页
致谢	第116-117页
参考文献	第117-127页
攻读博士学位期间主要研究成果	第127页

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