基于多尺度卷积神经网络的交通标志识别方法

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基于多尺度卷积神经网络的交通标志识别方法

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基于多尺度卷积神经网络的交通标志识别方法

论文目录
摘要	第1-5页
abstract	第5-8页
第一章绪论	第8-15页
1.1 研究背景及意义	第8-9页
1.2 交通标志识别研究现状	第9-13页
1.3 交通标志识别基本流程	第13-14页
1.4 本文的主要内容和章节安排	第14-15页
第二章 GTSRB基准数据库与基准算法	第15-21页
2.1 GTSRB数据库介绍	第15-16页
2.2 交通标志识别的难点分析	第16-18页
2.3 交通标志识别算法优缺点	第18-20页
2.4 算法思路与框架结构	第20页
2.5 本章小结	第20-21页
第三章交通标志图像预处理	第21-28页
3.1 提取感兴趣区域	第21页
3.2 图像尺寸归一化	第21-22页
3.3 图像增强	第22-27页
3.3.1 直接灰度变换	第22-24页
3.3.2 直方图修正法	第24-27页
3.4 本章小结	第27-28页
第四章卷积神经网络	第28-41页
4.1 卷积神经网络特点	第28-29页
4.2 卷积神经网络层次	第29-34页
4.3 参数设置	第34-40页
4.3.1 权重初始化	第34-35页
4.3.2 激活函数	第35-37页
4.3.3 优化器	第37-40页
4.4 本章小结	第40-41页
第五章基于多尺度CNN的交通标志识别方法	第41-55页
5.1 多尺度卷积神经网络	第41-42页
5.2 模型设计	第42-43页
5.3 算法实现	第43-47页
5.3.1 Keras与TensorFlow框架	第43页
5.3.2 多尺度卷积神经网络的实现	第43-47页
5.4 实验结果与分析	第47-52页
5.4.1 权重初始化方式选择	第48页
5.4.2 激活函数选择	第48-49页
5.4.3 优化器选择	第49-50页
5.4.4 Dropout参数设置	第50页
5.4.5 多尺度卷积神经网络比较	第50-51页
5.4.6 交通标志识别错误案例分析	第51-52页
5.5 本文算法与其他算法比较	第52-54页
5.6 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页
6.2 展望	第55-57页
参考文献	第57-62页
攻读学位期间取得的研究成果	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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