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基于深度学习的无人小车目标识别研究

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基于深度学习的无人小车目标识别研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5页
注释表第12-13页
缩略词第13-14页
第一章 绪论第14-23页
    1.1 研究背景及意义第14-16页
    1.2 国内外研究现状第16-19页
    1.3 研究目标与关键技术分析第19-21页
        1.3.1 研究目标第19-20页
        1.3.2 关键技术分析第20-21页
    1.4 本文研究的主要内容第21-23页
第二章 深度学习基础研究第23-36页
    2.1 引言第23页
    2.2 CNNs第23-29页
        2.2.1 卷积操作第23-26页
        2.2.2 池化操作第26-27页
        2.2.3 激活函数第27-29页
    2.3 随机失活第29-30页
    2.4 RNNs第30-35页
        2.4.1 简单RNNs第31-32页
        2.4.2 LSTM第32-35页
    2.5 本章小节第35-36页
第三章 基于Alexnet的交通标志识别第36-52页
    3.1 引言第36页
    3.2 Alexnet网络第36页
    3.3 改进的Alexnet交通标志识别网络第36-43页
        3.3.1 网络结构设计第38-40页
        3.3.2 分类器替换第40-41页
        3.3.3 损失函数改进第41-43页
    3.4 实验验证第43-50页
        3.4.1 实验数据与预处理第43-45页
        3.4.2 三种网络对比第45-46页
        3.4.3 添加去掉随机失活对比第46-48页
        3.4.4 多类SVM与softmax比较第48-49页
        3.4.5 实际效果第49-50页
    3.5 本章小结第50-52页
第四章 基于C3D-BR的人体动作识别第52-67页
    4.1 引言第52页
    4.2 3D CNNs第52-53页
    4.3 C3D-BR动作识别网络第53-59页
        4.3.1 跃层连接第51-56页
        4.3.2 Batch Normal层第56-58页
        4.3.3 RNNs结构第58-59页
    4.4 实验验证第59-66页
        4.4.1 实验数据集及实验设计第59-61页
        4.4.2 本文模型改进对比第61-64页
        4.4.3 与其它方法对比第64-66页
    4.5 本章小结第66-67页
第五章 实物系统验证研究第67-76页
    5.1 引言第67页
    5.2 实验硬件平台及系统架构第67-69页
    5.3 实验验证第69-74页
        5.3.1 训练数据采集第69-70页
        5.3.2 实验设计第70-71页
        5.3.3 实际实验结果第71-74页
    5.4 本章小结第74-76页
第六章 总结与展望第76-78页
    6.1 本文研究工作总结第76页
    6.2 后期研究方向第76-78页
参考文献第78-84页
致谢第84-85页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第85-86页

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