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基于TensorFlow的Android平台智能监管功能研究与实现

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基于TensorFlow的Android平台智能监管功能研究与实现
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第一章 绪论第10-15页
 1.1 研究背景第10-11页
 1.2 相关技术国内外发展研究现状第11-12页
  1.2.1 OCR技术第11-12页
  1.2.2 目标检测第12页
 1.3 论文主要研究内容及组织结构第12-13页
 1.4 本章小结第13-15页
第二章 智能监管功能的关键技术研究第15-24页
 2.1 OCR技术第15-18页
  2.1.1 深度学习的OCR技术第15-17页
  2.1.2 优化后的OCR流程第17-18页
 2.2 目标检测技术第18-23页
  2.2.1 传统目标检测技术第18-19页
  2.2.2 基于候选区域的目标检测技术第19-20页
  2.2.3 基于回归方法的目标检测技术第20-23页
 2.3 本章小结第23-24页
第三章 算法的优化以及仿真分析第24-41页
 3.1 影响YOLO算法的因素第24-30页
  3.1.1 Anchor机制概述第24-26页
  3.1.2 Anchor机制在YOLO中作用第26-27页
  3.1.3 目前对Anchor机制改进的方法以及存在的问题第27-30页
 3.2 YOLO算法设置Anchor box的优化方法及实现第30-36页
  3.2.1 基于IOU距离的K-Means++算法第30-33页
  3.2.2 基于IOU距离的K-Means++算法实现第33-35页
  3.2.3 基于TensorFlow的YOLO算法实现第35-36页
 3.3 对比实验与分析第36-40页
  3.3.1 算法检测目标速度对比分析第36-37页
  3.3.2 算法的错检率对比分析第37页
  3.3.3 算法的平均精度均值对比分析第37-39页
  3.3.4 算法的收敛速度对比分析第39-40页
 3.4 本章小结第40-41页
第四章 基于TensorFlow的Android平台智能监管设计与实现第41-58页
 4.1 需求分析与架构设计第41-44页
  4.1.1 需求分析第41-42页
  4.1.2 项目架构设计第42-44页
 4.2 环境搭建第44-46页
  4.2.1 TensorFlow训练环境搭建第44-45页
  4.2.2 移动端开发环境搭建第45-46页
 4.3 系统功能模块实现第46-52页
  4.3.1 图像采集模块第46-48页
  4.3.2 预处理模块第48-49页
  4.3.3 信息识别模块第49-51页
  4.3.4 展示模块第51-52页
 4.4 系统测试结果与分析第52-57页
  4.4.1 系统测试环境第52-53页
  4.4.2 系统模块测试第53-55页
  4.4.3 系统整体测试第55-57页
 4.5 本章小结第57-58页
第五章 总结与展望第58-60页
 5.1 文章总结第58-59页
 5.2 工作展望第59-60页
参考文献第60-62页
致谢第62-64页
攻读学位期间取得的研究成果第64页

本篇论文共64页,点击这进入下载页面
 
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