第一章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外研究现状与分析
1.3 课题来源
1.4 本文的创新点
1.5 本文内容结构安排
第二章 基于SSD模型的指针式表盘区域定位构建
2.1 卷积神经网络基本结构简介
2.1.1 卷积层
2.1.2 池化层
2.1.3 激活函数
2.1.4 全连接层
2.2 SSD模型检测算法原理
2.2.1 SSD 模型结构
2.2.2 特征层默认框映射
2.2.3 目标损失函数
2.3 基于SSD改进的表盘定位方法设计与实现
2.3.1 基础网络的选择
2.3.2 数据增强
2.3.3 数据集制作
2.3.4 模型迁移训练方法与参数优化
2.4 本章小结
第三章 指针式表盘读数区域图像配准分割方法设计
3.1 特征点提取方法概述
3.2 SURF特征点匹配算法
3.2.1 计算特征积分
3.2.2 尺度空间的生成与特征点检测
3.2.3 特征点主方向与描述算子
3.2.4 特征点双向匹配法
3.3 基于SURF算法改进的多任务模板特征匹配算法设计与实现
3.3.1 表盘标定
3.3.2 改进的双向匹配法
3.3.3 RANSAC匹配特征点筛选
3.4 本章小结
第四章 指针式识别算法设计与优化
4.1 图像预处理
4.1.1 图像灰度处理
4.1.2 图像对比度拉伸
4.1.3 图像滤波去燥
4.2 PSS(Pointer positioning method based on segmented sector)算法设计
4.2.1 指针活动区域分割
4.2.2 图像阈值分割
4.2.3 拟合指针
4.3 表盘读数计算
4.3.1 距离法
4.3.2 角度法
4.4 本章小结
第五章 巡检机器人指针式表盘智能读数系统实现和实验与分析
5.1 系统的构建
5.2 指针式表盘识别软件设计实现
5.3 本文实验结果与分析
5.3.1 基于SSD模型的表盘区域定位实验与分析
5.3.2 表盘读数区域配准分割实验与分析
5.3.3 指针直线定位实验与分析
5.3.4 表盘读数与系统时间性能实验与分析
5.4 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 全文总结
6.2 后续工作展望
参考文献
在学期间学术成果情况
声明
致谢
