基于深度神经网络的车型识别设计与实现

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基于深度神经网络的车型识别设计与实现

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基于深度神经网络的车型识别设计与实现

论文目录
摘要	第1-7页
ABSTRACT	第7-12页
缩略语对照表	第12-15页
第一章绪论	第15-23页
1.1 研究背景和意义	第15-16页
1.2 国内外研究现状	第16-20页
1.2.1 车型识别研究现状	第16-18页
1.2.2 目标检测研究现状	第18-20页
1.3 本文的章节安排	第20-23页
第二章图像处理与深度学习	第23-35页
2.1 图像预处理	第23-25页
2.1.1 图像平滑	第23-24页
2.1.2 直方图均衡化	第24-25页
2.2 深度学习基础理论	第25-26页
2.3 卷积神经网络	第26-27页
2.4 卷积神经网络的训练方法	第27-30页
2.5 基于深度学习的目标检测方法	第30-34页
2.5.1 两阶段目标检测方法	第30-32页
2.5.2 单阶段目标检测方法	第32-34页
2.6 本章小结	第34-35页
第三章改进的特征金字塔SSD模型汽车部件检测模型	第35-45页
3.1 SSD和特征金字塔网络	第35-40页
3.1.1 SSD整体结构	第35-37页
3.1.2 Res Net结构分析	第37-38页
3.1.3 FPN详细分析	第38-40页
3.2 网络结构设计	第40-43页
3.3 实验分析	第43-44页
3.4 本章小结	第44-45页
第四章基于全局-局部特征联合的车型识别模型	第45-63页
4.1 概述	第45-46页
4.2 常用图像分类网络	第46-52页
4.2.1 常用网络结构	第46-50页
4.2.2 网络对比分析	第50-51页
4.2.3 特征可视化	第51-52页
4.3 车型识别专用网络	第52-58页
4.3.1 基于Alex Net的改进车型分类网络	第52-53页
4.3.2 融合区域特征提取的车型识别网络	第53-56页
4.3.3 基于车辆前脸图像的车型分类系统设计	第56-58页
4.4 车型识别演示系统的设计与实现	第58-62页
4.4.1 车型识别软件框架	第58-60页
4.4.2 前端展示模块设计与实现	第60页
4.4.3 后端处理模块设计与实现	第60-62页
4.5 本章小结	第62-63页
第五章总结与展望	第63-65页
5.1 本文总结	第63-64页
5.2 工作展望	第64-65页
致谢	第65-67页
参考文献	第67-71页
作者简介	第71-72页

本篇论文共72页，点击这进入下载页面。

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