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基于AlexNet模型的视觉室内定位方法研究

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基于AlexNet模型的视觉室内定位方法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第一章 绪论第9-13页
  1.1 研究背景及意义第9-10页
  1.2 国内外相关研究现状及问题第10-11页
  1.3 论文主要研究工作及章节安排第11-13页
第二章 视觉室内定位原理与相关技术概述第13-20页
  2.1 基于场景识别的视觉室内定位方法原理第13页
  2.2 摄像机成像模型第13-17页
    2.2.1 小孔成像模型第14-16页
    2.2.2 摄像机标定第16-17页
  2.3 基本矩阵估计第17-19页
    2.3.1 对极几何原理第17页
    2.3.2 基本矩阵与本质矩阵第17-18页
    2.3.3 基本矩阵计算第18-19页
  2.4 本章小结第19-20页
第三章 基于场景室内定位与网络模型介绍第20-27页
  3.1 基于场景室内定位方法概述第20页
  3.2 神经网络概述第20-22页
    3.2.1 人工神经网络基础第20-21页
    3.2.2 网络模型结构第21-22页
  3.3 卷积神经网络模型第22-24页
    3.3.1 卷积神经网络基本结构第22-23页
    3.3.2 模型性能分析第23-24页
  3.4 神经网络数据增强方法第24-26页
    3.4.1 空间几何转换第24-25页
    3.4.2 图像颜色变换第25页
    3.4.3 多样本合成第25-26页
  3.5 本章小结第26-27页
第四章 基于Harris特征检测改进的图像处理方法第27-33页
  4.1 图像角点特征描述第27-30页
    4.1.1 Harris特征描述第27-28页
    4.1.2 SUSAN特征描述第28-29页
    4.1.3 Moravec特征描述第29页
    4.1.4 特征点性能比较第29-30页
  4.2 基于Harris特征检测改进的图像处理方法第30-31页
  4.3 实验结果及分析第31-32页
  4.4 本章小结第32-33页
第五章 基于改进的Alexnet模型场景定位方法第33-44页
  5.1 AlexNet卷积神经网络模型第33-35页
    5.1.1 AlexNet网络模型第33-34页
    5.1.2 AlexNet模型优势第34-35页
  5.2 改进的AlexNet网络模型结构第35-36页
  5.3 基于室内定位的数据增强方法第36-38页
  5.4 实验准备第38-39页
  5.5 实验结果及分析第39-43页
  5.6 本章小结第43-44页
第六章 总结与展望第44-46页
  6.1 本文主要工作第44页
  6.2 未来研究展望第44-46页
参考文献第46-50页
致谢第50页

本篇论文共50页,点击这进入下载页面
 
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