基于深度学习的车辆颜色识别技术研究

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基于深度学习的车辆颜色识别技术研究

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基于深度学习的车辆颜色识别技术研究

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-9页
第一章绪论	第9-14页
1.1 研究背景与意义	第9-10页
1.2 国内外研究现状	第10-12页
1.3 论文主要工作	第12-13页
1.4 本文章节安排	第13-14页
第二章相关技术简介	第14-27页
2.1 低质图像增强技术	第14-18页
2.1.1 过滤图像噪声技术	第14-16页
2.1.2 高光去除技术	第16-18页
2.2 颜色特征提取技术	第18-22页
2.2.1 颜色直方图	第18-20页
2.2.2 BQMP技术	第20-22页
2.3 特征提取在目标分类的研究	第22-26页
2.3.1 SVM分类器	第23-25页
2.3.2 神经网络	第25-26页
2.4 本章小结	第26-27页
第三章基于深度学习的车辆颜色识别技术	第27-47页
3.1 车辆识别预处理技术	第27-31页
3.1.1 车辆图像去黑技术	第27-29页
3.1.2 车辆图像减弱曝光技术	第29-31页
3.2 基于深度学习提取车辆颜色特征	第31-44页
3.2.1 基于深度学习提取图像特征	第31-33页
3.2.2 深度学习框架选择	第33-34页
3.2.3 深度学习网络结构	第34-44页
3.3 SVM实现目标分类	第44-46页
3.4 本章小结	第46-47页
第四章车辆颜色识别性能分析	第47-55页
4.1 实验结果与数据分析	第47-51页
4.1.1 实验数据	第47-48页
4.1.2 实验步骤	第48-51页
4.2 实验结果定量分析	第51-54页
4.3 本章总结	第54-55页
第五章总结与展望	第55-57页
5.1 本文总结	第55页
5.2 工作展望	第55-57页
参考文献	第57-62页
致谢	第62-63页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况	第63页

本篇论文共63页，点击这进入下载页面。

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