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基于卷积神经网络的葡萄叶片病害检测方法研究

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基于卷积神经网络的葡萄叶片病害检测方法研究
论文目录
 
摘要第1-3页
Summary第3-7页
第一章 绪论第7-14页
  1.1 论文的背景与意义第7-9页
  1.2 国内外研究现状第9-13页
  1.3 本文研究的主要内容第13-14页
第二章 传统目标检测方法第14-21页
  2.1 DPM算法与葡萄叶片检测的应用第14-18页
    2.1.1 DPM检测结构第14-15页
    2.1.2 HOG描述子第15页
    2.1.3 滤波器第15页
    2.1.4 可变部件模型第15-17页
    2.1.5 葡萄叶片检测的应用第17-18页
  2.2 EdgeBoxes算法与葡萄叶片检测的应用第18-20页
    2.2.1 EdgeBoxes算法第18-19页
    2.2.2 葡萄叶片候选区第19-20页
  2.3 本章小结第20-21页
第三章 卷积神经网络与目标检测第21-33页
  3.1 卷积神经网络概念第21-23页
  3.2 卷积神经网络模型第23页
  3.3 卷积神经网络的优点第23-24页
  3.4 R-CNN第24-26页
  3.5 Fast-RCNN第26-27页
  3.6 Faster-RCNN第27-32页
    3.6.1 Faster-RCNN架构第27-29页
    3.6.2 RPN网络结构第29-30页
    3.6.3 损失函数的定义第30-31页
    3.6.4 Faster-RCNN案例第31-32页
  3.7 本章小结第32-33页
第四章 葡萄叶片检测第33-40页
  4.1 叶片数据采集第33-34页
  4.2 叶片检测算法优化第34-36页
  4.3 叶片检测结果第36-39页
  4.4 本章小结第39-40页
第五章 叶片病害检测第40-47页
  5.1 试验样本采集第40-41页
  5.2 病害检测方法第41-43页
  5.3 病害检测结果第43-46页
  5.4 本章小结第46-47页
第六章 病害检测图形界面设计第47-52页
  6.1 系统框架第47页
  6.2 图像采集第47-48页
  6.3 MatlabGUI模块第48-50页
  6.4 GUI系统的组成第50-51页
  6.5 本章小结第51-52页
第七章 总结与展望第52-55页
  7.1 总结第52-53页
  7.2 展望第53-55页
致谢第55-56页
参考文献第56-62页
导师简介第62-64页
作者简介第64-65页

本篇论文共65页,点击这进入下载页面
 
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