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視覺導航理論與應用(教育部高等學校航空航天類專業教學指導委員會推薦教材)

  • 作者:編者:曾慶化//賴際舟//熊智//孫永榮//冷雪飛|責編:胡文治//趙微微
  • 出版社:科學
  • ISBN:9787030813763
  • 出版日期:2025/06/01
  • 裝幀:平裝
  • 頁數:199
人民幣:RMB 70 元      售價:
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內容大鋼
    本書在介紹視覺導航基本概念和基本原理的基礎上,對視覺導航中圖像匹配、目標檢測、目標跟蹤等相關演算法的基本特點進行闡述,同時介紹視覺導航位置、速度和姿態的獲取方式並分析導航感知、多信息融合的理論和演算法,特別分析視覺導航及其組合導航系統的應用發展前沿和趨勢。
    本書面嚮導航與定位領域,可以作為導航、定位、測繪、感知等相關專業的本科生和研究生專業課教材,教學時可以結合實際情況進行針對性調整,同時可供從事導航定位、感知技術的研究人員和工程技術人員參考。

作者介紹
編者:曾慶化//賴際舟//熊智//孫永榮//冷雪飛|責編:胡文治//趙微微

目錄
第1章  視覺導航概論
  1.1  視覺導航簡介
  1.2  視覺導航關鍵技術
    1.2.1  視覺感測器技術
    1.2.2  特徵提取技術
    1.2.3  基於視覺的載體定位技術
    1.2.4  基於視覺的載體速度獲取技術
    1.2.5  基於視覺的載體姿態確定技術
  1.3  視覺導航中的SLAM發展情況
  習題
第2章  視覺導航基礎知識
  2.1  相機成像模型說明
    2.1.1  理想光學成像模型
    2.1.2  普通相機坐標系定義及模型
    2.1.3  魚眼相機模型及成像畸變原理
  2.2  相機內參標定方法
    2.2.1  針孔相機標定方法說明
    2.2.2  魚眼相機標定工具示例
  2.3  多視圖幾何研究方法
    2.3.1  對極幾何關係說明
    2.3.2  基礎矩陣及極線說明
    2.3.3  本質矩陣與運動分析說明
  2.4  運動估計及其模型介紹
    2.4.1  運動估計概念及基本思路
    2.4.2  基於透視法的運動估計方法
    2.4.3  迭代最近點運動估計方法
  習題
第3章  視覺圖像匹配方法
  3.1  特徵圖像匹配原理解析
    3.1.1  點特徵提取與描述原理
    3.1.2  線特徵和面特徵提取與描述原理
    3.1.3  邊緣特徵提取原理
  3.2  同源圖像匹配演算法
    3.2.1  同源圖像匹配演算法相關研究情況
    3.2.2  具有全局仿射不變性的圖像匹配演算法原理
    3.2.3  快速PORB圖像匹配演算法
  3.3  異源圖像匹配演算法
    3.3.1  異源圖像匹配演算法相關研究情況
    3.3.2  同源圖像匹配演算法在異源圖像中的性能分析
    3.3.3  基於自適應Canny邊緣特徵的改進異源圖像匹配演算法
  3.4  基於深度學習的圖像匹配演算法
    3.4.1  基於深度學習的異源圖像特徵融合網路
    3.4.2  基於深度學習的異源圖像匹配演算法
  習題
第4章  視覺目標檢測跟蹤方法
  4.1  目標檢測技術研究情況
    4.1.1  目標檢測技術的應用
    4.1.2  目標檢測演算法的評價指標
    4.1.3  目標檢測中的挑戰
  4.2  各類視覺目標檢測演算法

    4.2.1  傳統目標檢測演算法
    4.2.2  基於級聯分類的目標候選區域生成演算法
    4.2.3  基於HOG+SVM的目標檢測演算法
    4.2.4  卷積神經網路及目標檢測方法
  4.3  目標跟蹤演算法
    4.3.1  目標跟蹤演算法的研究
    4.3.2  目標跟蹤演算法的公開數據集
    4.3.3  目標跟蹤面臨的挑戰
  4.4  基於特徵點擬合的尺度自適應跟蹤演算法
    4.4.1  目標跟蹤演算法結構
    4.4.2  目標特徵點提取方法示例
    4.4.3  基於核相關與特徵點檢測的目標跟蹤演算法
  習題
第5章  視覺導航感知方法
  5.1  基於單目視覺的位姿信息
    5.1.1  單目視覺運動信息的獲取
    5.1.2  姿態解算及誤差分析
    5.1.3  基於視覺光流的載體速度獲取方法
    5.1.4  視覺圖像匹配的載體絕對位置確定
  5.2  基於雙目視覺的三維感知信息
    5.2.1  雙目三維感知基本原理
    5.2.2  自適應窗口的立體匹配演算法
    5.2.3  基於雙目立體視覺的三維環境感知方法
  5.3  基於深度學習的運動解算方法
    5.3.1  基於深度學習的圖像特徵提取方法
    5.3.2  基於端到端導航全參數網路的運動解算方法
  習題
第6章  基於視覺的多信息融合導航方法
  6.1  常用導航系統
    6.1.1  慣性導航系統
    6.1.2  衛星導航系統
    6.1.3  輪式里程計導航系統
  6.2  卡爾曼濾波及組合導航方法
    6.2.1  卡爾曼濾波理論及其應用
    6.2.2  擴展卡爾曼濾波理論及其應用
  6.3  因子圖及組合導航方法
    6.3.1  因子圖演算法簡介
    6.3.2  用於多源融合導航的因子圖推理方法
    6.3.3  基於因子圖的多源信息融合演算法實例
  6.4  其他融合方法
  習題
第7章  視覺導航的應用
  7.1  視覺導航在行人導航中的應用
  7.2  視覺導航在自動駕駛車輛中的應用
  7.3  視覺導航在航空飛行器中的應用
  7.4  視覺導航在航天載體中的應用
  習題
參考文獻

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