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基于卷积神经网络的交通标识识别研究及应用

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基于卷积神经网络的交通标识识别研究及应用
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-9页
第1章 绪论第9-21页
  1.1 研究背景及意义第9-11页
  1.2 国内外研究现状第11-18页
    1.2.1 交通标识检测的研究现状第12-15页
    1.2.2 交通标识识别的研究现状第15-18页
  1.3 本文的主要研究内容第18-19页
  1.4 论文的结构与安排第19-21页
第2章 交通标识与图像预处理第21-31页
  2.1 道路交通标识第21-22页
  2.2 交通标识识别系统的组成第22-23页
  2.3 图像的预处理第23-29页
    2.3.1 滤波去噪处理第24-26页
    2.3.2 还原色彩处理第26-29页
  2.4 本章小结第29-31页
第3章 优化的卷积神经网络第31-47页
  3.1 引言第31-32页
  3.2 卷积神经网络的结构模型第32-34页
  3.3 卷积神经网络的训练第34-39页
    3.3.1 卷积神经网络误差函数第35页
    3.3.2 卷积神经网络的反向传播第35-39页
  3.4 优化的卷积神经网络第39-45页
    3.4.1 优化策略选择的实验分析第40-44页
    3.4.2 理论分析第44-45页
  3.5 本章小结第45-47页
第4章 基于优化的CNN的交通标识检测第47-57页
  4.1 引言第47页
  4.2 GTSDB数据集第47-48页
  4.3 交通标识的检测第48-52页
    4.3.1 提取RIOS第48-51页
    4.3.2 优化CNN识别RIOS第51-52页
  4.4 实验结果分析第52-56页
    4.4.1 数据集准备第52-53页
    4.4.2 优化的CNN在训练集上的实验第53-54页
    4.4.3 优化CNN在测试集上的实验第54-56页
  4.5 本章小结第56-57页
第5章 优化的CNN在交通标识识别中的应用第57-73页
  5.1 GTSRB数据集第57-58页
  5.2 算法的基本流程第58-59页
  5.3 算法描述第59-66页
    5.3.1 图像的预处理第61-65页
    5.3.2 优化的CNN特征提取第65页
    5.3.3 Softmax分类器第65-66页
  5.4 实验及结果分析第66-71页
    5.4.1 交通标识粗分类第66-68页
    5.4.2 交通的标识细分类第68-70页
    5.4.3 结果比较与分析第70-71页
  5.5 本章小结第71-73页
第6章 总结与展望第73-75页
  6.1 全文总结第73-74页
  6.2 本文展望第74-75页
致谢第75-77页
参考文献第77-81页
附录第81-82页

本篇论文共82页,点击这进入下载页面
 
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