溫室移動(dòng)機(jī)器人視覺(jué)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?jī)?nèi)容
1.5 小結(jié)
第2章 作物病害分類(lèi)識(shí)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(lèi)識(shí)別
2.3 顯著性圖生成方法
2.4 病害識(shí)別模型的訓(xùn)練及評(píng)估
2.5 病害識(shí)別效果分析
2.6 小結(jié)
第3章 植株關(guān)鍵器官實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)
3.1 植株圖像數(shù)據(jù)采集
3.2 目標(biāo)檢測(cè)模型
3.3 骨干網(wǎng)絡(luò)分析及設(shè)計(jì)
3.4 檢測(cè)模型構(gòu)建與評(píng)估
3.5 關(guān)鍵器官目標(biāo)檢測(cè)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(jué)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(cè)
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(píng)估
5.4 深度估計(jì)效果測(cè)試
5.5 空間相關(guān)性假設(shè)
5.6 小結(jié)
第6章 溫室移動(dòng)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(píng)估方法
6.4 模型的性能測(cè)試及分析
6.5 小結(jié)
第7章 基于無(wú)監(jiān)督光流的視覺(jué)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(wú)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(píng)估
7.5 視覺(jué)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(yǔ)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(yǔ)義分割效果及分析
8.5 小結(jié)
參考文獻(xiàn)