基于深度神经网络的智能监控系统的研究与实现

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基于深度神经网络的智能监控系统的研究与实现

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基于深度神经网络的智能监控系统的研究与实现

论文目录
摘要	第1-6页
abstract	第6-11页
第一章绪论	第11-17页
1.1 研究意义与背景	第11-12页
1.2 深度神经网络的现状和发展	第12-13页
1.3 视频监控系统的现状和发展	第13-14页
1.4 本文主要工作	第14-15页
1.5 本论文的结构安排	第15-17页
第二章基础理论和相关技术	第17-29页
2.1 常用的视频监控识别算法	第17-20页
2.1.1 HOG检测算法	第17-18页
2.1.2 TLD跟踪算法	第18-20页
2.2 神经网络的相关理论	第20-24页
2.2.1 神经网络模型	第20-21页
2.2.2 误差反向传播算法	第21-23页
2.2.3 激活函数	第23-24页
2.3 卷积神经网络的基础理论	第24-28页
2.3.1 卷积神经网络的基本结构	第24-25页
2.3.2 卷积层	第25-26页
2.3.3 池化层	第26-27页
2.3.4 SoftMax多分类层	第27-28页
2.4 本章小结	第28-29页
第三章基于改进的卷积神经网络的行为识别算法	第29-45页
3.1 改进的多尺度卷积神经网络	第29-37页
3.1.1 3D CNN的总体结构	第29-30页
3.1.2 本文设计的网络结构	第30-32页
3.1.3 改进的输入层	第32-33页
3.1.4 三维卷积层与三维时空池化层	第33-34页
3.1.5 NIN网络结构	第34-35页
3.1.6 改进的时空金字塔下采样层	第35-37页
3.2 网络训练与验证	第37-40页
3.2.1 训练流程	第37-39页
3.2.2 验证流程	第39页
3.2.3 运算流程	第39-40页
3.3 仿真实验结果和分析	第40-44页
3.3.1 视频数据库	第40-41页
3.3.2 实验结果与分析	第41-42页
3.3.3 可视化分析	第42-43页
3.3.4 改进的多尺度卷积神经网络的优点	第43-44页
3.4 本章小结	第44-45页
第四章基于YOLO网络模型的入侵检测与徘徊检测算法	第45-59页
4.1 YOLO网络模型分析与微调实验	第45-50页
4.1.1 YOLO网络的分析	第45-48页
4.1.2 YOLO网络的微调训练实验	第48-50页
4.2 算法设计与实现	第50-53页
4.2.1 入侵检测算法	第50-51页
4.2.2 徘徊检测算法	第51-53页
4.3 测试与分析	第53-58页
4.3.1 实验设计	第53-56页
4.3.2 测试结果与分析	第56-58页
4.4 本章小结	第58-59页
第五章深度神经网络在监控识别中的应用	第59-74页
5.1 智能视频监控系统的需求分析	第59-60页
5.2 系统概述	第60-61页
5.3 基于深度神经网络的识别服务端	第61-67页
5.3.1 识别服务端框架设计	第61-62页
5.3.2 核心模块	第62-65页
5.3.3 工作流程	第65-66页
5.3.4 系统数据库	第66-67页
5.4 系统的实时性优化	第67-70页
5.4.1 视频解码加速	第67-68页
5.4.2 算法实现加速	第68-69页
5.4.3 逻辑加速	第69-70页
5.5 智能视频监控系统客户端	第70-73页
5.5.1 桌面应用客户端	第70-71页
5.5.2 Web应用客户端	第71-73页
5.6 本章小结	第73-74页
第六章系统的测试与分析	第74-79页
6.1 系统的检测效果	第74页
6.2 系统的实时性测试与分析	第74-76页
6.3 系统的准确性测试与分析	第76-77页
6.4 系统的优缺点分析	第77-78页
6.5 本章小结	第78-79页
第七章全文总结与展望	第79-81页
7.1 全文总结	第79-80页
7.2 后续改进与展望	第80-81页
致谢	第81-82页
参考文献	第82-85页
攻硕期间取得的研究成果	第85-86页

本篇论文共86页，点击这进入下载页面。

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