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

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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

本篇论文共86页，点击这进入下载页面。

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