家畜3D姿态估计的双目立体匹配技术研究.docxVIP

家畜3D姿态估计的双目立体匹配技术研究

目录

家畜3D姿态估计的双目立体匹配技术研究（1）．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

内容描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1研究背景和意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

目标与问题描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.1研究目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.2主要问题与挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

工作框架与方法论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

3.1方法论概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

3.2数据收集与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

3.3模型选择与参数调整．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

3.4结果分析与评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

基于深度学习的3D姿态估计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

4.1基于CNN的3D姿态估计模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

4.2深度学习在姿态估计中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

双目立体匹配技术的研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

5.1双目立体匹配的基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

5.2单模态和多模态数据融合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

5.3增强特征表示的方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

实验设计与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

6.1实验环境设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

6.2实验流程与数据集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

6.3实验结果展示与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

讨论与结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

7.1结果讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

7.2关键发现与创新点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

7.3未来工作展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

家畜3D姿态估计的双目立体匹配技术研究（2）．．．．．．．．．．．．．．．．．24

内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

1.3文章结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

相关技术综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

2.1双目立体匹配技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

2.1.1传统立体匹配算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

2.1.2基于深度学习的立体匹配算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

2.2家畜3D姿态估计技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

2.2.1家畜3D姿态估计的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．