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基于深度学习的车辆跟踪的研究

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基于深度学习的车辆跟踪的研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-9页
专用术语注释表第9-10页
第一章 绪论第10-15页
  1.1 研究背景与意义第10-11页
  1.2 深度学习的发展第11-12页
  1.3 国内外研究现状第12-14页
    1.3.1 车辆检测算法研究现状第12-13页
    1.3.2 车型识别算法研究现状第13页
    1.3.3 车辆跟踪算法研究现状第13-14页
  1.4 论文组织结构安排第14-15页
第二章 车辆检测与跟踪相关技术介绍第15-27页
  2.1 目标检测相关技术第15-20页
    2.1.1 传统的运动目标检测方法第15-18页
    2.1.2 基于深度学习的运动目标检测算法第18-20页
  2.2 车型识别相关技术第20-24页
    2.2.1 传统的车型识别的方法第20-22页
    2.2.2 基于深度学习的车型识别方法第22-24页
  2.3 平台相关技术第24-26页
    2.3.1 Hadoop第24-25页
    2.3.2 Storm第25-26页
  2.4 本章小结第26-27页
第三章 基于深度学习的实时车辆跟踪方案设计第27-41页
  3.1 车辆跟踪的方案设计第27-28页
  3.2 基于SSD的车辆检测技术第28-33页
    3.2.1 SSD的基本原理和网络结构第29-32页
    3.2.2 改进SSD的训练网络第32-33页
  3.3 基于CNN的车型识别技术第33-38页
    3.3.1 卷积神经网络的基本原理第33-36页
    3.3.2 改进的卷积神经网络的训练网络第36-38页
  3.4 结合时空信息的车辆跟踪策略第38-40页
    3.4.1 车辆跟踪策略第38-39页
    3.4.2 车辆跟踪算法第39-40页
  3.5 本章小结第40-41页
第四章 车辆跟踪方案实验分析第41-51页
  4.1 车辆检测第41-44页
    4.1.1 基于Faster R-CNN的车辆检测第41-42页
    4.1.2 基于SSD的车辆检测第42-43页
    4.1.3 实验与分析第43-44页
  4.2 车型识别第44-47页
    4.2.1 基于HOG和SVM的车型识别第45页
    4.2.2 基于CNN和SSD的车型识别第45-46页
    4.2.3 实验与分析第46-47页
  4.3 车辆跟踪第47-50页
    4.3.1 本文方法跟踪分析第47-48页
    4.3.2 实验与分析第48-50页
  4.4 本章小结第50-51页
第五章 部署平台分析第51-55页
  5.1 平台架构第51-52页
  5.2 平台部署的分析第52-53页
    5.2.1 处理时间第52-53页
    5.2.2 可移植性第53页
  5.3 并行化处理第53-54页
  5.4 本章小结第54-55页
第六章 总结与展望第55-57页
  6.1 总结第55-56页
  6.2 展望第56-57页
参考文献第57-60页
附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文第60-61页
附录2 攻读硕士学位期间申请的专利第61-62页
附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目第62-63页
致谢第63页

本篇论文共63页,点击这进入下载页面
 
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