声明
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 本文课题的研究意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.3 主要研究内容及本文结构安排
第2章 机器人总体结构与障碍物识别问题分析
2.1 输电线路环境介绍
2.2 三臂式除冰机器人结构
2.2.1 机器人本体结构
2.2.2 视觉系统
2.3 输电线路障碍物识别问题
2.4 本章小结
第3章 障碍物图像的降噪与边缘检测
3.1 降噪算法简介
3.1.1 中值滤波算法
3.1.2 BM3D算法
3.2 BM3D算法性能分析
3.2.1 图块相似度阈值与3D变换
3.2.2 DCT变换域中的阈值截断
3.3 图像边缘检测
3.3.1 随机森林边缘检测算法
3.3.2 改进的Canny算法
3.3.3 具有自适应阈值的小波变换算法
3.4 边缘检测算法的性能比较
3.5 本章小结
第4章 输电线障碍物的识别
4.1 神经网络的结构设计
4.1.1 卷积层
4.1.2 池化层
4.1.2 全连接层
4.1.3 Dropout层与输出层
4.2 遗传算法对卷积网络的训练
4.3 Hinton极限学习机算法
4.4 Modified-ELM算法
4.5 训练算法的收敛性能测试
4.6 本章小结
第5章 实验结果与分析
5.1 硬件与软件平台
5.2 实验数据集
5.3 对比性实验与结果分析
5.4 本章小结
第6章 结论与展望
致谢
参考文献
攻读学位期间的研究成果
