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边缘计算场景下实时目标检测系统研究

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边缘计算场景下实时目标检测系统研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-11页
第一章 绪论第11-15页
 1.1 研究背景和意义第11-12页
 1.2 研究现状第12-13页
 1.3 论文的主要工作第13页
 1.4 论文组织结构第13-15页
第二章 边缘计算场景下实时目标检测系统研究综述第15-33页
 2.1 目标检测技术研究综述第15-24页
  2.1.1. 目标候选区提取第16-18页
  2.1.2. 传统目标检测方法第18页
  2.1.3. 基于深度学习的目标检测算法第18-21页
  2.1.4. 目标检测算法性能对比与选择第21-22页
  2.1.5. 视频目标检测技术及面临的挑战第22-24页
 2.2 目标追踪技术研究综述第24-28页
  2.2.1. 目标追踪的基本流程与框架第24-25页
  2.2.2. 目标追踪面临的挑战第25-27页
  2.2.3. 目标追踪的主要方法第27页
  2.2.4. 基于滤波的目标追踪算法研究第27-28页
 2.3 边缘计算场景下移动设备目标检测任务问题分析第28-31页
  2.3.1. 移动设备执行目标检测任务所面临的问题第28-30页
  2.3.2. 边缘计算场景下系统时延问题第30-31页
 2.4 本章小结第31-33页
第三章 基于RoI的图像压缩算法研究第33-45页
 3.1 基于RoI的图像压缩算法整体设计分析第33-35页
 3.2 图像编码设计第35-38页
  3.2.1. 图像分割第35页
  3.2.2. 色彩空间转换第35-36页
  3.2.3. 离散余弦变换第36-37页
  3.2.4. 数据量化第37-38页
  3.2.5. 数据编码第38页
 3.3 RoI选取算法设计第38-39页
 3.4 图像压缩与恢复算法设计第39-41页
 3.5 仿真实验与分析第41-44页
  3.5.1. 仿真实验设计第41-42页
  3.5.2. 模拟实验评价指标第42-43页
  3.5.3. 实验结果与分析第43-44页
 3.6 本章小结第44-45页
第四章 智能卸载判别算法研究第45-57页
 4.1 智能卸载判别算法分析与设计第45-47页
 4.2 基于帧差法的关键帧检测第47-49页
  4.2.1. 帧差法第47页
  4.2.2. 关键帧检测算法第47-48页
  4.2.3. 基于帧差法的关键帧检测分析第48-49页
 4.3 基于光流的关键帧检测第49-52页
  4.3.1. 光流法第49-50页
  4.3.2. 关键帧检测算法第50-51页
  4.3.3. 基于光流法的关键帧检测算法分析第51-52页
 4.4 仿真实验与分析第52-55页
  4.4.1. 仿真实验设计第52-53页
  4.4.2. 智能卸载判别算法评价标准第53页
  4.4.3. 结果与分析第53-55页
 4.5 本章小结第55-57页
第五章 边缘计算场景下实时目标检测系统设计第57-67页
 5.1 移动设备执行目标检测任务面临的挑战第57-59页
 5.2 边缘计算场景下目标检测系统设计第59-63页
  5.2.1. 系统执行流程设计第59-61页
  5.2.2. 系统功能模块设计第61-62页
  5.2.3. 画面缓存模块研究与设计第62-63页
 5.3 边缘计算场景下实时目标检测系统模拟与验证第63-65页
  5.3.1. 模拟实验设计第63-64页
  5.3.2. 对照试验设计第64页
  5.3.3. 评价指标设计第64-65页
  5.3.4. 实验结果与分析第65页
 5.4 本章小结第65-67页
第六章 结束语第67-69页
 6.1 论文总结第67-68页
 6.2 研究展望第68-69页
参考文献第69-73页
致谢第73-74页
攻读学位期间发表的学术论文目录第74-75页
攻读学位期间参加的科研项目目录第75页

本篇论文共75页,点击这进入下载页面
 
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