溫室移動機(jī)器人視覺系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究

第1章 緒論
1.1 研究背景
1.2 相關(guān)研究進(jìn)展
1.3 深度學(xué)習(xí)基本原理
1.4 主要研究內(nèi)容
1.5 小結(jié)
第2章 作物病害分類識別
2.1 番茄葉部病害圖像數(shù)據(jù)集
2.2 番茄葉部病害分類識別
2.3 顯著性圖生成方法
2.4 病害識別模型的訓(xùn)練及評估
2.5 病害識別效果分析
2.6 小結(jié)
第3章 植株關(guān)鍵器官實(shí)時目標(biāo)檢測
3.1 植株圖像數(shù)據(jù)采集
3.2 目標(biāo)檢測模型
3.3 骨干網(wǎng)絡(luò)分析及設(shè)計(jì)
3.4 檢測模型構(gòu)建與評估
3.5 關(guān)鍵器官目標(biāo)檢測效果分析
3.6 小結(jié)
第4章 自監(jiān)督雙目植株圖像深度估計(jì)
4.1 雙目視覺基本原理
4.2 自監(jiān)督深度估計(jì)方法
4.3 模型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
4.4 深度估計(jì)試驗(yàn)方法
4.5 深度估計(jì)效果與影響因素分析
4.6 小結(jié)
第5章 雙目植株圖像深度估計(jì)方法優(yōu)化
5.1 視差及置信度預(yù)測
5.2 稠密卷積自編碼器
5.3 深度真值獲取及深度恢復(fù)性能評估
5.4 深度估計(jì)效果測試
5.5 空間相關(guān)性假設(shè)
5.6 小結(jié)
第6章 溫室移動機(jī)器人自監(jiān)督位姿跟蹤
6.1 自監(jiān)督位姿變換估計(jì)模型的提出
6.2 模型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
6.3 數(shù)據(jù)集構(gòu)建及模型評估方法
6.4 模型的性能測試及分析
6.5 小結(jié)
第7章 基于無監(jiān)督光流的視覺里程估計(jì)
7.1 基于雙目視頻的位姿估計(jì)基本原理
7.2 基于幾何約束的無監(jiān)督光流估計(jì)模型的提出
7.3 光流估計(jì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
7.4 軌跡真值獲取與模型評估
7.5 視覺里程跟蹤效果分析
7.6 小結(jié)
第8章 植株圖像弱監(jiān)督語義分割
8.1 弱監(jiān)督圖像分割模型
8.2 模型主干網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)
8.3 數(shù)據(jù)集構(gòu)建與模型實(shí)現(xiàn)
8.4 弱監(jiān)督語義分割效果及分析
8.5 小結(jié)
參考文獻(xiàn)