在我國(guó)多發(fā)自然災(zāi)害和事故災(zāi)難的情況下,為了保證救援人員的人身安全,發(fā)展遠(yuǎn)程無人操作平臺(tái)是面向應(yīng)急救災(zāi)安全保障的新需求。為了向操作員提供準(zhǔn)確的遠(yuǎn)程環(huán)境感知能力,基于計(jì)算機(jī)視覺手段提取遠(yuǎn)程環(huán)境中各類目標(biāo)物的方位、姿態(tài)、深度等信息,可以規(guī)避潛在危險(xiǎn)并實(shí)現(xiàn)直觀精細(xì)地操作輔助。針對(duì)遠(yuǎn)程場(chǎng)景中的目標(biāo)深度感知需求,本文從視覺目標(biāo)跟蹤和雙目立體深度估計(jì)兩個(gè)方向研究了計(jì)算機(jī)視覺理論算法,取得了一定的理論研究成果,并設(shè)計(jì)了一種算法實(shí)施方案。近年來,基于傳統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的視覺跟蹤方法和基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的立體匹配方法得到了研究人員的廣泛關(guān)注和持續(xù)跟進(jìn)。一方面,復(fù)雜環(huán)境中隨時(shí)間變化的目標(biāo)形態(tài)和目標(biāo)外觀對(duì)現(xiàn)有跟蹤算法提出的挑戰(zhàn)仍然存在,如何挖掘目標(biāo)局部穩(wěn)定外觀特征,實(shí)現(xiàn)快速準(zhǔn)確的視覺跟蹤仍然需要深入研究。另一方面,最新的立體匹配算法通過設(shè)計(jì)復(fù)雜的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來降低匹配誤差,但無法實(shí)時(shí)輸出高分辨率深度圖。如何通過簡(jiǎn)化創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來提高立體匹配算法推理效率,并對(duì)深度圖中的邊緣等精細(xì)結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確預(yù)測(cè),面向?qū)嵱没倪M(jìn)立體匹配網(wǎng)絡(luò)仍是難點(diǎn)問題。本文首先完整地回顧總結(jié)了基于稀疏表示模型和基于相關(guān)濾波模型的視覺跟蹤方法中的數(shù)學(xué)... 

【文章頁數(shù)】：156 頁

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 遠(yuǎn)程視覺感知的應(yīng)用研究現(xiàn)狀
        1.2.2 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)深度估計(jì)的研究現(xiàn)狀
    1.3 研究?jī)?nèi)容和主要貢獻(xiàn)
    1.4 本文的組織結(jié)構(gòu)
第二章 經(jīng)典視覺跟蹤與雙目深度估計(jì)算法研究現(xiàn)狀
    2.1 引言
    2.2 經(jīng)典視覺跟蹤算法的研究現(xiàn)狀
        2.2.1 基于稀疏表示模型的跟蹤算法
        2.2.2 基于相關(guān)濾波模型的跟蹤算法
    2.3 雙目深度估計(jì)原理與立體匹配研究現(xiàn)狀
        2.3.1 雙目視覺系統(tǒng)的標(biāo)定及深度估計(jì)原理
        2.3.2 基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的立體匹配算法
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于循環(huán)反向稀疏模型的實(shí)時(shí)稀疏視覺跟蹤
    3.1 引言
    3.2 循環(huán)反向稀疏模型的建立與優(yōu)化
        3.2.1 問題建模
        3.2.2 優(yōu)化求解
        3.2.3 模板更新
        3.2.4 整體實(shí)現(xiàn)
    3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        3.3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
        3.3.2 定量分析
        3.3.3 屬性分析
    3.4 本章小結(jié)
第四章 基于空間樹形結(jié)構(gòu)聯(lián)合約束的稀疏相關(guān)視覺跟蹤
    4.1 引言
    4.2 相關(guān)濾波原理與結(jié)構(gòu)稀疏約束
        4.2.1 相關(guān)濾波原理
        4.2.2 結(jié)構(gòu)稀疏約束
    4.3 空間結(jié)構(gòu)聯(lián)合約束跟蹤模型的建立與優(yōu)化
        4.3.1 問題建模
        4.3.2 優(yōu)化求解
        4.3.3 模板更新
        4.3.4 整體實(shí)現(xiàn)
    4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        4.4.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
        4.4.2 定量分析
        4.4.3 定性分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 基于自適應(yīng)深度不連續(xù)感知的深度立體匹配網(wǎng)絡(luò)
    5.1 引言
    5.2 基于局部自適應(yīng)感知的立體匹配網(wǎng)絡(luò)
        5.2.1 網(wǎng)絡(luò)整體結(jié)構(gòu)與參數(shù)
        5.2.2 局部自適應(yīng)正則化損失
    5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        5.3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置及評(píng)價(jià)指標(biāo)
        5.3.2 定量分析和定性分析
    5.4 本章小結(jié)
第六章 基于深度超分辨率子網(wǎng)的高效立體匹配網(wǎng)絡(luò)
    6.1 引言
    6.2 基于深度超分辨率的高效立體匹配網(wǎng)絡(luò)
        6.2.1 網(wǎng)絡(luò)整體結(jié)構(gòu)與參數(shù)
        6.2.2 深度不連續(xù)感知超分辨率子網(wǎng)
        6.2.3 深度不連續(xù)感知損失
    6.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        6.3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置及評(píng)價(jià)指標(biāo)
        6.3.2 定量分析和定性分析
    6.4 本章小結(jié)
第七章 基于視覺跟蹤和深度估計(jì)的目標(biāo)感知系統(tǒng)
    7.1 引言
    7.2 遠(yuǎn)程目標(biāo)感知系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)
    7.3 遠(yuǎn)程目標(biāo)感知系統(tǒng)的關(guān)鍵實(shí)現(xiàn)
        7.3.1 基于循環(huán)反向稀疏模型的多線程跟蹤
        7.3.2 基于高效立體匹配網(wǎng)絡(luò)的域自適應(yīng)微調(diào)
    7.4 系統(tǒng)仿真實(shí)驗(yàn)
        7.4.1 室內(nèi)環(huán)境深度估計(jì)實(shí)驗(yàn)
        7.4.2 室外環(huán)境系統(tǒng)運(yùn)行實(shí)驗(yàn)
    7.5 本章小結(jié)
第八章 總結(jié)與展望
    8.1 全文總結(jié)
    8.2 后續(xù)工作展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀博士學(xué)位期間取得的成果


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]立體視覺臨場(chǎng)感系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)[J]. 胡海鷹,李家煒,王捷,劉宏.  光學(xué)技術(shù). 2006(S1)

博士論文
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[2]微創(chuàng)手術(shù)機(jī)器人立體視覺系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法與引導(dǎo)機(jī)理研究[D]. 高元倩.天津大學(xué) 2017
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碩士論文
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[3]遙操作機(jī)器人虛擬環(huán)境建模及實(shí)驗(yàn)研究[D]. 袁祖龍.東南大學(xué) 2018
[4]遠(yuǎn)程視覺感知與呈現(xiàn)方法的研究[D]. 李聞捷.電子科技大學(xué) 2018
[5]基于全方位視覺系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)、跟蹤及三維定位算法研究[D]. 龔鼎.深圳大學(xué) 2017
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[7]基于增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)的遙操作方式設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 林淵.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2016
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本文編號(hào)：3679932