發(fā)布時(shí)間：2021-12-15 20:03

　　隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的迅速發(fā)展和無(wú)人機(jī)產(chǎn)品的逐漸成熟,基于無(wú)人機(jī)平臺(tái)的車輛目標(biāo)視覺(jué)檢測(cè)和地理定位具有深遠(yuǎn)的實(shí)際意義和廣闊的應(yīng)用前景。傳統(tǒng)的人工提取特征的檢測(cè)算法泛化能力差,檢測(cè)精度低,運(yùn)行速度慢。因此本文基于深度學(xué)習(xí)的方法實(shí)現(xiàn)車輛目標(biāo)的實(shí)時(shí)檢測(cè)。在檢測(cè)的基礎(chǔ)上,本文基于無(wú)人機(jī)實(shí)時(shí)傳感信息實(shí)現(xiàn)了車輛目標(biāo)的地理定位和跟蹤方法,并實(shí)現(xiàn)了軟硬件系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā),具有重要的實(shí)用意義。本文的主要研究?jī)?nèi)容如下:比較分析了多種目標(biāo)檢測(cè)方法,重點(diǎn)研究了基于YOLOv3的實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)算法及其優(yōu)化,提出了一種基于尺度先驗(yàn)和二值化圖像輪廓檢測(cè)的優(yōu)化方法,對(duì)車輛目標(biāo)的檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化。簡(jiǎn)單介紹了相機(jī)的成像模型和標(biāo)定原理,提出了一種基于無(wú)人機(jī)實(shí)時(shí)傳感器數(shù)據(jù)的車輛目標(biāo)地理定位方法。針對(duì)相機(jī)的非線性成像模型,本文又提出了一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的距離轉(zhuǎn)換方法用于檢測(cè)目標(biāo)的地理位置估計(jì)。另外本文基于目標(biāo)地理定位結(jié)果實(shí)現(xiàn)了檢測(cè)目標(biāo)的跟蹤以及目標(biāo)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的判斷。結(jié)合上述設(shè)計(jì)的算法,本文實(shí)現(xiàn)了一整套實(shí)時(shí)車輛目標(biāo)視覺(jué)檢測(cè)與地理定位系統(tǒng)的軟硬件架構(gòu)設(shè)計(jì)和程序開(kāi)發(fā),包括安卓手機(jī)應(yīng)用和移動(dòng)工作站端軟件。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:本文設(shè)計(jì)的目標(biāo)檢測(cè)算... 

【文章來(lái)源】：東南大學(xué)江蘇省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：99 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 目標(biāo)視覺(jué)檢測(cè)
        1.2.2 目標(biāo)地理定位
    1.3 論文主要研究?jī)?nèi)容
        1.3.1 研究?jī)?nèi)容
        1.3.2 研究重難點(diǎn)
    1.4 論文章節(jié)安排
第二章 基于無(wú)人機(jī)航拍圖像的車輛目標(biāo)檢測(cè)
    2.1 需求分析及算法選擇
        2.1.1 目標(biāo)檢測(cè)指標(biāo)
        2.1.2 需求分析
        2.1.3 目標(biāo)檢測(cè)算法的選擇
    2.2 基于無(wú)人機(jī)的航拍車輛目標(biāo)視覺(jué)檢測(cè)
        2.2.1 YOLO目標(biāo)檢測(cè)算法
        2.2.2 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
        2.2.3 YOLO算法改進(jìn)
        2.2.4 檢測(cè)結(jié)果優(yōu)化
    2.3 目標(biāo)檢測(cè)實(shí)驗(yàn)
        2.3.1 數(shù)據(jù)采集
        2.3.2 測(cè)試環(huán)境
        2.3.3 檢測(cè)精度測(cè)試
        2.3.4 實(shí)時(shí)性測(cè)試
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于單目視覺(jué)的車輛目標(biāo)地理定位
    3.1 單目相機(jī)成像模型
        3.1.1 坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換
        3.1.2 線性相機(jī)模型
        3.1.3 非線性相機(jī)模型
    3.2 云臺(tái)相機(jī)的參數(shù)標(biāo)定
        3.2.1 張正友標(biāo)定法
        3.2.2 相機(jī)標(biāo)定實(shí)驗(yàn)
    3.3 相機(jī)姿態(tài)信息的獲取和處理
        3.3.1 云臺(tái)相機(jī)位姿信息的獲取
        3.3.2 線性插值
    3.4 目標(biāo)地理定位
        3.4.1 前提與假設(shè)
        3.4.2 基于相機(jī)成像模型的位置估計(jì)方法
        3.4.3 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的位置估計(jì)方法
    3.5 基于地理坐標(biāo)的目標(biāo)跟蹤
        3.5.1 位置預(yù)測(cè)
        3.5.2 數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)
        3.5.3 目標(biāo)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)判斷
    3.6 目標(biāo)地理定位實(shí)驗(yàn)
        3.6.1 基于相機(jī)成像模型的地理定位方法測(cè)試
        3.6.2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的地理定位方法測(cè)試
    3.7 本章小結(jié)
第四章 系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
    4.1 系統(tǒng)整體設(shè)計(jì)分析
    4.2 系統(tǒng)硬件分析與構(gòu)建
        4.2.1 無(wú)人機(jī)選型
        4.2.2 云臺(tái)相機(jī)選型
        4.2.3 視頻采集卡選型
        4.2.4 地面工作站選型
    4.3 系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
        4.3.1 系統(tǒng)軟件開(kāi)發(fā)工具
        4.3.2 系統(tǒng)軟件總體設(shè)計(jì)與分析
        4.3.3 基于DJI Mobile SDK的 Android軟件開(kāi)發(fā)
        4.3.4 基于Qt的系統(tǒng)軟件開(kāi)發(fā)
    4.4 實(shí)際效果展示
        4.4.1 目標(biāo)檢測(cè)與地理定位
        4.4.2 數(shù)據(jù)庫(kù)管理
    4.5 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)和展望
    5.1 論文總結(jié)
    5.2 不足與展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄一
附錄二
作者簡(jiǎn)介


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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[2]基于無(wú)人機(jī)的車輛和車道檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 趙凱迪.西安電子科技大學(xué) 2018
[3]視覺(jué)主導(dǎo)的無(wú)人機(jī)航拍目標(biāo)快速檢測(cè)技術(shù)研究[D]. 許晏銘.大連海事大學(xué) 2018
[4]基于數(shù)字航拍影像的地形信息提取技術(shù)的研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 錢毅湘.蘇州大學(xué) 2006



本文編號(hào)：3537060