基于深度学习的目标识别研究及其多机器人编队应用

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基于深度学习的目标识别研究及其多机器人编队应用

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基于深度学习的目标识别研究及其多机器人编队应用

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-8页
第1章绪论	第8-12页
1.1 课题研究背景及意义	第8页
1.2 国内外在该方向的研究现状及分析	第8-11页
1.2.1 目标识别的研究现状	第8-9页
1.2.2 多机器人系统研究现状	第9-11页
1.3 主要研究内容	第11-12页
第2章深度学习基础理论	第12-19页
2.1 引言	第12页
2.2 深度学习网络	第12-13页
2.2.1 深度学习基本知识	第12-13页
2.2.2 深度学习模型介绍	第13页
2.3 卷积神经网络	第13-16页
2.3.1 局部连接	第13-14页
2.3.2 权值共享	第14-15页
2.3.3 最大池采样	第15-16页
2.4 卷积神经网络的训练	第16-17页
2.5 多信息融合神经网络	第17-18页
2.6 本章小结	第18-19页
第3章基于深度学习的目标及姿态识别	第19-31页
3.1 引言	第19页
3.2 基于深度学习的目标识别	第19-20页
3.3 样本的制定	第20-24页
3.3.1 物体的检测与分割	第21-23页
3.3.2 样本的分类	第23-24页
3.4 卷积神经网络的具体实现	第24-25页
3.5 物体目标识别的改进	第25-27页
3.5.1 改进实验样本的制定	第26页
3.5.2 双DBN网络的应用	第26-27页
3.6 实验及分析	第27-30页
3.6.1 卷积神经网络实验结果	第27-29页
3.6.2 双DBN网络实验结果	第29-30页
3.7 本章小结	第30-31页
第4章深度学习算法的多机器人编队应用	第31-38页
4.1 引言	第31页
4.2 多机器人编队的避障和队形变换	第31-34页
4.3 基于深度学习的多机器人编队	第34-37页
4.4 本章小结	第37-38页
第5章多机器人编队仿真实验平台与实验分析	第38-45页
5.1 引言	第38页
5.2 多机器人编队实现基础	第38-42页
5.2.1 机器人模型建立	第38-39页
5.2.2 机器人编队分析	第39-42页
5.3 机器人仿真平台搭建	第42-43页
5.4 仿真实验结果	第43-44页
5.5 本章小结	第44-45页
结论	第45-46页
参考文献	第46-50页
攻读硕士学位期间发表的论文	第50-52页
致谢	第52页

本篇论文共52页，点击这进入下载页面。

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