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宓超 、 沈阳 、 宓必建 著 / 上海科学技术出版社 / 2016-01 / 平装
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上书时间2020-05-13
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装卸机器视觉及其应用
《装卸机器视觉及其应用》系统阐述了自动化集装箱码头自主装卸的多源机器视觉的处理特点和几种图像融合理解的模型框架。全书主要针对装卸机器视觉的各个层次展开阐述,从视觉数据采集方式,到数据处理与识别算法,再到模式识别算法逐级深入。在《装卸机器视觉及其应用》的最后,以案例形式讲解了装卸机器视觉在港口自动化方面的具体应用。
《装卸机器视觉及其应用》主要围绕装卸机器视觉常用的两类视觉形式——图像与三维激光点云的相关知识进行阐述,并讲述了模式识别人工智能方面的入门知识和综合应用案例,可为广大从事装卸机器视觉工作和学习的读者提供相关的技术参考。
第1章 绪论1.1 机器视觉概述1.2 装卸机器视觉的应用1.3 装卸机器视觉研究现状第2章 图像成像与数据采集2.1 常见图像传感器原理与结构2.2 图像传感器的性能特点和选型2.3 图像传感器的通信及计算机接口2.4 图像数据结构与编码方式第3章 图像处理与识别算法3.1 图像增强算法3.1.1 灰度级修正3.1.2 平滑空间滤波3.1.3 锐化空间滤波3.2 图像的几何运算3.2.1 灰度级插值3.2.2 空间变换3.3 图像分割算法3.3.1 基于阈值的分割方法3.3.2 基于区域的分割方法3.3.3 基于边缘的分割方法3.4 图像形态学与几何形状识别算法3.4.1 图像形态学3.4.2 几何形状识别第4章 激光点云成像与数据采集4.1 常见激光点云传感器原理与结构4.2 二维激光雷达的性能特点与选型说明4.3 二维激光雷达的通信及计算机接口4.4 二维激光雷达点云数据结构与编码方式第5章 激光点云处理与识别算法5.1 激光点云滤波与降噪算法5.1.1 激光点云滤波与降噪算法概述5.1.2 有序点云数据滤波算法5.1.3 无序点云滤波算法5.2 激光点云修补与增强算法5.2.1 点云修补算法5.2.2 点云增强算法5.3 激光点云形态学与形状拟合算法5.3.1 点云拼接算法5.3.2 点云拟合算法第6章 机器视觉模式识别模型与算法6.1 机器视觉特征提取算法6.1.1 颜色灰度特征6.1.2 纹理特征6.1.3 形状轮廓特征6.1.4 空间关系特征6.2 图像识别常用分类器算法6.2.1 朴素贝叶斯分类6.2.2 支持向量机6.2.3 AdaBoost6.2.4 人工神经网络6.2.5 深度学习6.3 聚类算法6.3.1 聚类算法基本概念6.3.2 相似性度量6.3.3 聚类准则6.3.4 聚类算法第7章 装卸机器视觉应用案例7.1 基于图像的集装箱箱号识别7.1.1 图像预处理7.1.2 箱号定位7.1.3 字符分割7.1.4 字符识别7.2 基于图像的集装箱锁孔识别案例7.2.1 预处理7.2.2 图像分割7.2.3 特征提取与识别7.3 基于图像的散货堆场人形识别案例7.3.1 HOG优化算法7.3.2 支持向量机7.3.3 多尺度检测融合算法7.4 基于激光雷达的散货船舱特征识别7.4.1 点云数据采集7.4.2 船型表面三维重建7.4.3 船舶三维模型平面化7.4.4 散货船舱特征提取参考文献
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开播时间:09月02日 10:30