基于卷积神经网络的电力设备识别方法及系统实现

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基于卷积神经网络的电力设备识别方法及系统实现

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基于卷积神经网络的电力设备识别方法及系统实现

论文目录
摘要	第11-11页
ABSTRACT	第11-13页
第1章绪论	第13-18页
1.1 研究背景及意义	第13页
1.2 国内外研究现状	第13-15页
1.2.1 国外研究现状	第13-14页
1.2.2 国内研究现状	第14-15页
1.3 本文主要工作及章节安排	第15-18页
第2章卷积神经网络理论基础	第18-26页
2.1 引言	第18页
2.2 人工神经网络	第18-21页
2.2.1 神经元	第18-19页
2.2.2 前馈神经网络模型	第19页
2.2.3 反向传播算法	第19-21页
2.3 卷积神经网络	第21-25页
2.3.1 CNN网络结构	第22-23页
2.3.2 CNN常用的激活函数	第23-24页
2.3.3 CNN网络特点	第24-25页
2.4 本章小结	第25-26页
第3章基于Faster RCNN的电力设备识别算法研究	第26-41页
3.1 引言	第26页
3.2 Faster RCNN目标检测算法	第26-31页
3.2.1 Faster RCNN的发展过程	第26-28页
3.2.2 Faster RCNN整体框架	第28-29页
3.2.3 RPN网络	第29页
3.2.4 Roi Pooling	第29-31页
3.3 Faster RCNN的不同特征提取网络	第31-34页
3.3.1 VGG网络	第31-32页
3.3.2 ResNet网络	第32-33页
3.3.3 InceptionResNet网络	第33-34页
3.4 基于Faster RCNN的电力设备识别算法实验分析	第34-39页
3.4.1 实验环境配置	第34-35页
3.4.2 数据集的采集与制作	第35-36页
3.4.3 实验结果与分析	第36-39页
3.5 本章小结	第39-41页
第4章基于轻量型网络的电力设备识别算法研究	第41-54页
4.1 引言	第41页
4.2 基于回归的目标检测算法	第41-45页
4.2.1 YOLO目标检测	第41-43页
4.2.2 SSD目标检测	第43-45页
4.3 轻量级卷积神经网络MobileNet	第45-48页
4.3.1 MobileNet模型原理	第45-46页
4.3.2 MobileNet网络结构	第46-47页
4.3.3 MobileNet网络性能	第47-48页
4.4 基于MobileNet-SSD的电力设备识别算法实验分析	第48-50页
4.4.1 实验环境及数据集制作	第48-49页
4.4.2 实验结果与分析	第49-50页
4.5 基于MobileNet-SSD的电力设备识别算法在树莓派上实现	第50-53页
4.5.1 树莓派开发板	第50-51页
4.5.2 树莓派环境搭建	第51页
4.5.3 电力设备识别算法在树莓派上的实现	第51-53页
4.6 本章小结	第53-54页
第5章指针式仪表自动读数	第54-69页
5.1 引言	第54页
5.2 图像预处理	第54-57页
5.2.1 RGB图像灰度化	第55页
5.2.2 直方图均衡化	第55-56页
5.2.3 图像去噪	第56-57页
5.3 图像的形态学处理	第57-59页
5.3.1 腐蚀	第58页
5.3.2 膨胀	第58-59页
5.4 图像的边缘检测	第59-61页
5.4.1 Sobel算子	第59页
5.4.2 Laplace算子	第59-60页
5.4.3 Canny算子	第60-61页
5.5 Hough线变换	第61-63页
5.6 指针式仪表的读数	第63-65页
5.6.1 距离法	第63-64页
5.6.2 角度法	第64-65页
5.7 电力设备识别系统设计及实现	第65-67页
5.7.1 系统软硬件环境	第66页
5.7.2 系统流程及功能	第66-67页
5.7.3 系统测试结果	第67页
5.8 本章小结	第67-69页
第6章总结与展望	第69-71页
6.1 主要工作总结	第69-70页
6.2 展望	第70-71页
参考文献	第71-76页
致谢	第76-77页
硕士期间所取得的科研成果及奖励	第77-78页
学位论文评阅及答辩情况表	第78页

本篇论文共78页，点击这进入下载页面。

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