智能交通中的目标检测技术研究



智能交通中的目标检测技术研究

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智能交通中的目标检测技术研究

论文目录
摘要	第1-6页
abstract	第6-7页
第一章绪论	第10-17页
1.1 研究背景和意义	第10-12页
1.2 国内外研究现状	第12-15页
1.3 论文主要研究内容及结构	第15-17页
第二章卷积神经网络	第17-29页
2.1 卷积神经网络基础	第18-24页
2.1.1 输入层	第20页
2.1.2 卷积和池化层	第20-22页
2.1.3 损失函数	第22-24页
2.2 经典网络模型	第24-27页
2.3 Tensorflow深度学习框架	第27-28页
2.4 本章小结	第28-29页
第三章基于多层特征融合的交通标志检测算法	第29-47页
3.1 基于深度学习的目标检测技术	第30-33页
3.1.1 SSD(Single Shot MultiBox Detector)模型结构	第31-32页
3.1.2 SSD训练策略	第32-33页
3.2 交通标志数据集介绍	第33-35页
3.2.1 美国LISA交通标志数据集	第33-34页
3.2.2 德国交通标志基准数据集	第34-35页
3.3 多层特征融合的交通标志检测网络设计	第35-41页
3.3.1 基于目标尺度分析设定默认框	第35-38页
3.3.2 多层特征图融合	第38-41页
3.4 训练细节	第41-42页
3.5 实验结果及分析	第42-46页
3.6 本章小结	第46-47页
第四章交通标志-道路联合检测网络	第47-54页
4.1 道路检测	第47-48页
4.2 联合网络设计	第48-51页
4.2.1 网络结构	第49-50页
4.2.2 训练策略	第50-51页
4.3 实验结果及分析	第51-53页
4.4 本章小结	第53-54页
总结与展望	第54-56页
5.1 工作总结	第54-55页
5.2 未来展望	第55-56页
参考文献	第56-62页
攻读硕士学位期间取得的研究成果	第62-63页
致谢	第63-64页
附件	第64页

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