基于深度卷积神经网络的交通标志识别

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基于深度卷积神经网络的交通标志识别

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基于深度卷积神经网络的交通标志识别

论文目录
摘要	第1-4页
Abstract	第4-7页
第1章绪论	第7-11页
· 研究的背景及意义	第7-8页
· 交通标志识别的国内外研究现状	第8-10页
· 国内研究现状	第8-9页
· 国外研究现状	第9-10页
· 本文的内容安排	第10-11页
第2章相关理论基础	第11-23页
· 深度学习常用方法	第11-19页
· 栈式自动编码器	第11-12页
· 受限玻尔兹曼机	第12-14页
· 深度置信网络	第14-15页
· 卷积神经网络	第15-19页
· LeNet-5	第19-20页
· 支持向量机	第20-21页
· 小结	第21-23页
第3章交通标志图像预处理	第23-33页
· 采用的数据集	第23页
· GTSRB数据集的图像预处理方法	第23-28页
· 区域裁剪	第24页
· 图像灰度化	第24-25页
· 图像增强	第25-26页
· 图像尺寸归一化	第26-28页
· 实验与分析	第28-31页
· 实验结果	第28-30页
· 与其他预处理方法对比	第30-31页
· 小结	第31-33页
第4章基于二级改进LeNet-5模型的交通标志识别算法	第33-49页
· 改进LeNet-5模型	第33-34页
· 基于二级改进LeNe-5模型的交通标志识别算法	第34-37页
· 仿真实验及性能	第37-48页
· 网络模型对图像的特征表示	第37-38页
· 预处理方法的有效性测试	第38-39页
· 网络模型有效性测试	第39-40页
· 网络的收敛性测试	第40页
· 各类标志测试结果	第40-46页
· 网络模型的性能分析	第46-48页
· 小结	第48-49页
第5章总结和展望	第49-51页
· 总结	第49-50页
· 展望	第50-51页
参考文献	第51-55页
致谢	第55-57页
攻读硕士学位期间的研究成果	第57页

本篇论文共57页，点击这进入下载页面。

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