基于视觉的无人机运动物体引导和自定位技术研究

目录

声明

第1章 绪论

1.1 课题的研究背景和意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 运动物体检测追踪技术研究现状

1.2.2 无人机视觉定位技术研究现状

1.3 本文研究的主要内容

第2章 无人机运动物体检测追踪和视觉自定位实验系统

2.1 基于DSP嵌入式的运动物体检测追踪实验系统

2.2 视觉自定位实验系统

2.3 本章小结

第3章 基于DSP的运动物体检测追踪算法及优化

3.1 运动物体检测算法及DSP实现

3.1.1 单高斯模型背景建模

3.1.2 混合高斯模型背景建模

3.1.3 运动物体检测算法实验验证

3.2 基于轨迹预测的自适应的时空间上下文运动物体追踪算法

3.2.1 时空间上下文算法

3.2.2基于轨迹预测的自适应的时空间上下文算法

3.2.3 基于轨迹预测的自适应时空间上下文追踪算法实验验证

3.3 DSP平台算法加速优化

3.3.1 DSP硬件层面优化

3.3.2 DSP软件层面优化

3.3.3 DSP优化结果及分析

3.4 本章小结

第4章 基于点和直线的无人机视觉自定位算法

4.1 特征点和直线的提取与描述

4.1.1 特征点提取与描述

4.1.2 直线信息提取与描述

4.2 基于对极几何的无人机位姿初始化

4.2.1 对极几何

4.2.2 无人机位姿初始化

4.3 基于N点透视算法的无人机位姿估计

4.3.1 基于点和直线的扩展正交迭代算法

4.3.2 加权扩展正交迭代算法

4.3.3 快速加权的扩展正交迭代算法

4.3.4 N点透视算法实验验证

4.4基于重投影误差的无人机位姿优化

4.4.1 关键帧的插入与删除

4.4.2 重投影误差位姿优化

4.5无人机视觉自定位算法实验验证

4.5.1 实验平台

4.5.2 基于无人机平台的视觉自定位算法实验验证

4.6本章小结

第5章 总结和展望

5.1 全文总结

5.2 工作展望

参考文献

发表论文和参加科研情况说明

致谢