基于显著性与卷积神经网络的交通标志检测与识别研究

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基于显著性与卷积神经网络的交通标志检测与识别研究

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基于显著性与卷积神经网络的交通标志检测与识别研究

论文目录
摘要	第1-6页
abstract	第6-10页
第一章绪论	第10-20页
1.1 论文研究背景及意义	第10-11页
1.2 国内外研究现状	第11-17页
1.2.1 交通标志检测国内外研究现状	第11-14页
1.2.2 交通标志识别国内外研究现状	第14-16页
1.2.3 交通标志检测与识别存在的难点问题	第16-17页
1.3 论文主要研究内容和结构安排	第17-20页
1.3.1 论文主要研究内容	第17-18页
1.3.2 论文结构安排	第18-20页
第二章交通标志检测与识别相关知识	第20-25页
2.1 交通标志概述	第20页
2.2 交通标志数据集介绍	第20-24页
2.2.1 德国交通标志数据集	第21-22页
2.2.2 美国交通标志数据集	第22-23页
2.2.3 比利时交通标志数据集	第23页
2.2.4 数据集对比	第23-24页
2.3 本章小结	第24-25页
第三章基于显著性的交通标志检测方法	第25-44页
3.1 超像素	第25-28页
3.1.1 超像素基本概念	第25-26页
3.1.2 超像素分割	第26-28页
3.2 概率图模型	第28-30页
3.2.1 马尔科夫网络	第28-29页
3.2.2 图模型的建立	第29-30页
3.3 图像显著性检测	第30-35页
3.3.1 显著性概念	第30-31页
3.3.2 显著特征选择	第31-32页
3.3.3 显著性建模	第32-33页
3.3.4 显著特征融合	第33-35页
3.4 感兴趣区域提取	第35-36页
3.5 算法测试及实验结果	第36-43页
3.5.1 实验结果	第36-40页
3.5.2 算法对比分析	第40-42页
3.5.3 算法评价	第42-43页
3.6 本章小结	第43-44页
第四章基于卷积神经网络的交通标志识别方法	第44-71页
4.1 卷积神经网络	第45-54页
4.1.1 卷积神经网络结构	第45-50页
4.1.2 卷积神经网络训练过程	第50-54页
4.2 基于卷积神经网络Alex Net的交通标志识别	第54-65页
4.2.1 深度学习框架Caffe	第54-56页
4.2.2 Alex Net网络模型结构	第56-60页
4.2.3 数据集选取	第60-63页
4.2.4 网络改进与参数设置	第63-65页
4.3 算法测试及实验结果	第65-70页
4.3.1 算法对比分析	第65-68页
4.3.2 实验结果	第68-70页
4.4 本章小结	第70-71页
总结与展望	第71-73页
参考文献	第73-79页
攻读硕士学位期间的研究成果	第79-80页
致谢	第80页

本篇论文共80页，点击这进入下载页面。

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