基于MobileNet-SSD模型的道路目标识别研究及其安卓应用开发



基于MobileNet-SSD模型的道路目标识别研究及其安卓应用开发

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基于MobileNet-SSD模型的道路目标识别研究及其安卓应用开发

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-7页
第一章绪论	第10-18页
1.1 研究背景及意义	第10-11页
1.2 国内外研究现状	第11-16页
1.2.1 基于传统方法的目标检测识别	第12-13页
1.2.2 基于卷积神经网络的目标检测识别	第13-15页
1.2.3 轻量化卷积神经网络	第15-16页
1.3 文章主要内容和结构安排	第16-18页
第二章基于卷积神经网络的图像检测算法	第18-35页
2.1 人工神经网络	第18-21页
2.1.1 单层感知器	第18-19页
2.1.2 多层感知器	第19-20页
2.1.3 反向传播算法	第20-21页
2.2 卷积神经网络	第21-25页
2.2.1 卷积神经网络结构	第22-23页
2.2.2 卷积神经网络相关运算	第23-25页
2.3 基于卷积神经网络的目标检测算法	第25-33页
2.3.1 基于候选区域的检测算法	第25-30页
2.3.2 基于回归的目标检测算法	第30-32页
2.3.3 检测算法对比	第32-33页
2.4 Caffe深度学习框架	第33-34页
2.4.1 Caffe深度学习框架介绍	第33页
2.4.2 Caffe深度学习环境搭建	第33-34页
2.5 本章总结	第34-35页
第三章基于MobileNet-SSD模型的道路目标识别	第31-63页
3.1 数据集准备	第35-39页
3.1.1 数据集收集	第35-36页
3.1.2 数据集处理	第36-39页
3.2 MobileNet-SSD网络模型	第39-49页
3.2.1 MobileNet网络介绍	第39-40页
3.2.2 MobileNet网络结构	第40-45页
3.2.3 MobileNet-SSD网络结构	第45-47页
3.2.4 MobileNet-SSD与 SSD对比	第47-49页
3.3 实验与结果分析	第49-55页
3.3.1 训练过程	第49页
3.3.2 识别结果	第49-52页
3.3.3 统计与分析	第52-55页
3.4 基于SRN的去模糊优化	第51-61页
3.4.1 尺度循环结构	第55-56页
3.4.2 编码器-解码器ResBlock网络	第56-57页
3.4.3 多尺度循环网络架构	第57-59页
3.4.4 去模糊实验结果	第59-61页
3.5 本章总结	第61-63页
第四章安卓应用开发	第63-76页
4.1 前言	第63页
4.2 安卓应用的开发	第63-67页
4.2.1 安卓平台介绍	第63-65页
4.2.2 OpenCV介绍	第61-66页
4.2.3 开发环境软硬件介绍	第66-67页
4.3 系统设计与实现	第67-75页
4.3.1 安卓客户端设计与实现	第67-72页
4.3.2 APP简介	第72-73页
4.3.3 系统识别结果	第73-75页
4.4 本章总结	第75-76页
第五章总结和展望	第76-78页
5.1 论文工作总结	第76页
5.2 未来工作展望	第76-78页
参考文献	第78-84页
攻读硕士学位期间的主要研究成果	第84-85页
致谢	第85-86页
附件	第86页

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