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行人和电动摩托车目标检测研究
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行人和电动摩托车目标检测研究
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-6页
第一章 绪论第9-15页
　　　　1.1 研究背景第9-12页
　　　　　　　　1.1.1 庞大的汽车保有量和飞速增长的电动自行车第9页
　　　　　　　　1.1.2 便利与灾难同行第9-11页
　　　　　　　　1.1.3 可以避免的交通事故第11-12页
　　　　1.2 研究意义第12页
　　　　1.3 国内外研究现状第12-13页
　　　　　　　　1.3.1 行人检测研究现状第12-13页
　　　　　　　　1.3.2 电动摩托车车检测研究现状第13页
　　　　1.4 本文主要研究内容和技术路线第13-15页
　　　　　　　　1.4.1 主要研究内容第13-14页
　　　　　　　　1.4.2 技术路线第14-15页
第二章 目标检测算法选取第15-27页
　　　　2.1 目标检测第15页
　　　　2.2 基于卷积神经网络的目标检测算法第15-21页
　　　　　　　　2.2.1 one stage检测算法第16-17页
　　　　　　　　2.2.2 two stage检测算法第17-19页
　　　　　　　　2.2.3 目标检测算法选取第19-21页
　　　　2.3 YOLOV3 目标检测算法第21-26页
　　　　　　　　2.3.1 YOLOV3 网络结构第21-22页
　　　　　　　　2.3.2 特征提取网络darknet-53第22-23页
　　　　　　　　2.3.3 YOLO部分第23-25页
　　　　　　　　2.3.4 YOLOV3 损失函数第25-26页
　　　　　　　　2.3.5 YOLOV3 类别预测函数第26页
　　　　2.4 本章小结第26-27页
第三章 深度学习环境搭建及YOLOV3 训练第27-39页
　　　　3.1 数据集的构建第27-31页
　　　　　　　　3.1.1 目标检测对象第27-28页
　　　　　　　　3.1.2 数据集的采集第28-30页
　　　　　　　　3.1.3 数据集的标注第30-31页
　　　　　　　　3.1.4 制作YOLOv3的VOC2007 数据集第31页
　　　　3.2 训练环境搭建及训练第31-38页
　　　　　　　　3.2.1 软硬件配置第32-36页
　　　　　　　　3.2.2 YOLOv3 配置第36页
　　　　　　　　3.2.3 训练参数选择第36-37页
　　　　　　　　3.2.4 训练结果第37-38页
　　　　3.3 本章小结第38-39页
第四章 目标区域判断及实验验证第39-50页
　　　　4.1 目标区域划分第39-41页
　　　　4.2 车载视频验证分析第41-49页
　　　　　　　　4.2.1 汽车处于静止状态第41-44页
　　　　　　　　4.2.2 车速20km/h第44-47页
　　　　　　　　4.2.3 车速40km/h第47-49页
　　　　4.3 本章小结第49-50页
第五章 结论与展望第50-52页
　　　　5.1 结论第50-51页
　　　　5.2 不足与展望第51-52页
参考文献第52-55页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第55-56页
致谢第56-57页
附录1第57-61页

本篇论文共61页，点击这进入下载页面。
 
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