《计算机视觉》PDF+DOC

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2. 《基于多传感器/目标识别的电子宠物视觉系统》PDF+DOC 将多传感器技术用于电子宠物“智能狗”的视觉系统，提出一种集娱乐与安全功能于一体的架构体系，阐述该系统的工作流程，介绍基于一阶差分链码图像的表示方法和句法模式识别理论，给出一种新的头部形状检测方法，仿真实验结果表明，该系统能够获得较好的性能，且具有一定市场应用价值。...
3. 《服务机器人的视觉识别研究与设计》PDF+DOC 随着现代科技的不断发展，服务机器人集多种学科理论与一体，体现出了现代社会中最先进的自动化模式。随着经济和科学的不断发展，机器人技术的应用也更为广泛。不同领域中对机器人的引入也逐渐出现在人们的视线中。对于人类来说，接受外界信息的主要方式需要通过视神经来完成，同样，对于机器人来说，建立先进的视觉识别系统......
4. 《四旋翼无人机视觉目标检测研究》PDF+DOC 笔者从四旋翼无人机的自主飞行技术入手，基于计算机视觉技术和TensorFlow框架实现四旋翼无人机目标检测，采用Pixhawk开源飞控，在获取视觉传感器采集的图像数据后，利用TensorFlow深度学习框架搭建快速区域建议网格学习模型进行目标检测标定。经实验验证发现，模型能够实现快速收敛，并实现损失......
5. 《基于多传感器数据融合的目标识别和跟踪》PDF+DOC 基于单传感器（雷达或红外）系统存在局限性，提出了基于多传感器（雷达和红外）信号融合的目标识别和跟踪系统，它能利用不同传感器的数据互补和冗余．特征层融合能通过利用其他传感器模块提供的目标特征信号来提高目标检测概率和降低虚警概率；决策层融合能矫正因受干扰等原因而失去目标跟踪能力的传感器模块的伺服跟踪回路......
6. 《基于数据融合和多重智能模型的目标识别和跟踪》PDF+DOC 考虑到单传感器的系统存在着局限性，提出了基于多传感器（雷达和红外）信号融合的目标识别和跟踪系统，以利用数据的互补和冗余。特征层融合能利用各传感器提供的特征信息来提高目标识别能力；对于点目标和面目标分别提出了智能规则推理和神经网分类器的目标识别方法。决策层融合能提高目标跟踪的精度并提高抗干扰性；提出了......
7. 《基于线结构光的轮廓传感器的研究》PDF+DOC 自动化生产程度和产品质量的提高，对计量检测手段提出了更高的要求，视觉检测技术的发展适应了这一需求。结构光视觉系统为许多空间三维物体的检测问题提供了可行的解决办法。针对外观轮廓检测的需求，本文研究了一种基于线结构光的轮廓传感器，建立了线结构光垂直投射方式的数学模型，提出了传感器的局部校准方法参数逼近法......
8. 《多传感器目标识别的神经网络与证据理论结合方法》PDF+DOC FMM人工神经网络在模式识别和分类中具有独特的优势，D-S证据理论在多传感器决策融合上具有优势。提出了一种FMM神经网络与D-S证据理论相结合的多传感器数据融合目标识别方法，给出计算机仿真结果，表明该方法可以克服单一传感器ATR系统的局限性，提高对目标的识别率和系统的容错性。...
9. 《D-S证据理论信息融合方法在目标识别中的应用》PDF+DOC 研究了D-S证据理论在多属性、多传感器模式识别中的应用。在基于D-S推理的信息融合中，其关键问题是基本概率赋值函数的构造。文中基于灰关联分析的思想提出了一种新的基本概率赋值函数的构造方法，并将它应用于辐射源型号识别，仿真实验结果验证了这一方法的正确性和有效性。...
10. 《智能机器人视觉感知系统的设计研究》PDF+DOC 针对智能机器人的视觉感知系统，设计基于DSP的视觉系统，完成该视觉系统初步设计。在硬件设计上采用彩色CMOS图像传感器获取外界图像，通过图像传感器、FIFO存储器和CPLD时序逻辑控制，构建了图像采集系统的前端；采用DSP芯片作为图像处理和中央控制芯片，通过DSP、外扩SDRAM和上电加载FLASH......