隨著社會的發(fā)展,人需要處理記憶的事情越來越多。對于年輕人,也經(jīng)常遇到過出門忘帶東西,或找不見東西的情況。而對于老年人,如果忘記一些緊急藥的放置位置,則可能會造成十分嚴(yán)重的后果。然而針對人腦的輔助設(shè)備卻鮮有研究。針對這一問題,本文設(shè)計了基于HoloLens的物體位置跟蹤記憶系統(tǒng),該系統(tǒng)可自主幫助人記憶相關(guān)物體位置,在人需要找尋時只需說出找尋指令,如“幫我找到xxx”,HoloLens便會給予人指引幫助。本文的主要工作如下:1.在HoloLens平臺上開發(fā)了基于深度學(xué)習(xí)的物體檢測算法。通過對樣本照片進行亮度、尺度、角度變化擴充了原始訓(xùn)練集,提高了識別精度,減少了訓(xùn)練所需照片數(shù)量,降低了對用戶的打擾。2.針對包含成像坐標(biāo)系信息的HoloLens照片,提出了一種特征點匹配的高效算法。本算法通過成像坐標(biāo)系信息快速推導(dǎo)出兩張照片的焦點坐標(biāo)系的齊次變換矩陣后,以對極幾何約束為判斷依據(jù),采用聚類算法濾除離異點。最后實驗結(jié)果表明,本文提出的算法不僅滿足需求,而且與RANSAC相比計算速度更快,對特征點的要求更少。3.開發(fā)了HoloLens下的線性三角形定位算法,用Bundle Adjustment方法優(yōu)... 

【文章來源】：華中科技大學(xué)湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：73 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1. 課題來源
    1.2. 課題背景及研究意義
    1.3. 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.4. 本文主要研究內(nèi)容
第2章 基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測
    2.1. 深度學(xué)習(xí)
    2.2. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練
    2.3. YOLO物體識別算法
    2.4. 使用YOLO訓(xùn)練自定義圖片
    2.5. 小結(jié)
第3章 特征點提取與匹配
    3.1. 圖像特征點提取
    3.2. 特征點匹配
    3.3. Holo Lens平臺下的改進匹配算法
    3.4. 實驗結(jié)果與分析
    3.5. 小結(jié)
第4章 三角定位與誤差分析
    4.1. 三角定位方案概述
    4.2. HoloLens 平臺下的物體定位
    4.3. 三角定位實現(xiàn)與驗證
    4.4. 誤差分析
    4.5. 小結(jié)
第5章 系統(tǒng)實現(xiàn)與驗證
    5.1. 系統(tǒng)平臺
    5.2. 系統(tǒng)功能模塊設(shè)計
    5.3. 系統(tǒng)運行結(jié)果
    5.4. 小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
    6.1. 本文工作總結(jié)
    6.2. 未來研究展望
致謝
參考文獻



本文編號：3203540