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基于深度学习的路面破损检测研究及应用

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基于深度学习的路面破损检测研究及应用
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-6页
第1章 绪论第9-19页
    1.1 课题来源第9页
    1.2 课题研究背景和意义第9-11页
    1.3 相关领域国内外研究现状第11-17页
        1.3.1 路面破损检测算法发展现状第11-13页
        1.3.2 目标检测算法发展现状第13-15页
        1.3.3 模型压缩发展现状第15-16页
        1.3.4 当前研究存在的问题分析第16-17页
    1.4 本文的主要工作和章节安排第17-19页
第2章 基于Faster R-CNN的路面破损检测研究第19-40页
    2.1 引言第19页
    2.2 Faster R-CNN研究第19-28页
        2.2.1 卷积特征网络第20-21页
        2.2.2 预训练特征网络第21-22页
        2.2.3 区域提名网络第22-24页
        2.2.4 Softer NMS第24-27页
        2.2.5 分类回归网络第27-28页
    2.3 基于Faster R-CNN的路面破损检测实现第28-35页
        2.3.1 实验数据集第28-31页
        2.3.2 评价标准第31-33页
        2.3.3 数据集增强第33页
        2.3.4 区域抽样优化第33-34页
        2.3.5 实验平台及参数设置第34-35页
    2.4 实验结果与分析第35-39页
    2.5 本章小结第39-40页
第3章 模型压缩在路面破损检测中的应用第40-56页
    3.1 引言第40-41页
    3.2 模型压缩研究第41-50页
        3.2.1 通道剪枝第41-45页
        3.2.2 低阶因子分解第45-49页
        3.2.3 评估指标第49-50页
    3.3 模型内存和计算量分析第50-53页
        3.3.1 Faster R-CNN计算量分析第50-51页
        3.3.2 VGG-16 内存和计算量分析第51-53页
    3.4 实验结果与分析第53-55页
        3.4.1 VGG-16 压缩结果分析第53-54页
        3.4.2 Faster R-CNN压缩结果分析第54页
        3.4.3 路面破损检测m AP和检测时间总体分析第51-55页
    3.5 本章小结第55-56页
第4章 路面破损检测系统设计与实现第56-65页
    4.1 引言第56页
    4.2 系统总体设计第56-61页
        4.2.1 信息采集系统第57页
        4.2.2 信息处理模块第57-58页
        4.2.3 路面破损检测软件设计第58-61页
    4.3 系统测试与实验结果分析第61-64页
    4.4 本章小结第64-65页
第5章 总结与展望第65-67页
    5.1 全文工作总结第65-66页
    5.2 下一步工作展望第66-67页
致谢第67-68页
参考文献第68-73页
攻读学位期间获得与学位论文相关的科研成果第73页

本篇论文共73页,点击这进入下载页面
 
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