2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、隨著人類(lèi)對(duì)外太空的不斷探索,衛(wèi)星維修、衛(wèi)星攻防以及空間碎片清理等航天任務(wù)的不斷開(kāi)展,非合作目標(biāo)跟蹤和位姿測(cè)量技術(shù)的重要性越來(lái)越明顯。本文對(duì)基于雙目視覺(jué)的非合作目標(biāo)相對(duì)位姿測(cè)量和非合作目標(biāo)視覺(jué)跟蹤進(jìn)行了深入研究,并設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了跟蹤和測(cè)量系統(tǒng)平臺(tái)。
  首先,本文介紹了非合作測(cè)量和跟蹤現(xiàn)狀,建立雙目視覺(jué)測(cè)量和三維重建模型,并著重研究了極線約束下的三維重建方法,完成了雙目立體標(biāo)定和立體校正實(shí)驗(yàn)。
  然后,本文提出了基于雙目視覺(jué)的非

2、合作目標(biāo)相對(duì)位姿測(cè)量方案,該方案將航天器典型特征作為識(shí)別特征,建立起針對(duì)非合作目標(biāo)的測(cè)量模型。為保證姿態(tài)測(cè)量的實(shí)時(shí)性和穩(wěn)定性,本文提出了帆板輪廓和噴管輪廓相結(jié)合的策略,該策略有效保證了非合作目標(biāo)識(shí)別的準(zhǔn)確性;將噪聲抑制函數(shù)引入SSD匹配,提高了匹配速度和匹配準(zhǔn)確性。
  其次,本文為實(shí)現(xiàn)非合作目標(biāo)的動(dòng)態(tài)跟蹤,深入研究了Mean S hift跟蹤算法,提出了基于紋理特征(LBP)、尺度自適應(yīng)和模板更新的LSMS算法,并利用多組標(biāo)準(zhǔn)圖

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