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基于深度学习的机车轮对踏面损伤检测

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基于深度学习的机车轮对踏面损伤检测
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-6页
注释表第11-12页
缩略词第12-13页
第一章 绪论第13-23页
    1.1 研究背景及意义第13-14页
    1.2 国内外研究现状第14-20页
        1.2.1 静态检测法第14-15页
        1.2.2 动态检测法第15-18页
        1.2.3 卷积神经网络方法第18-20页
    1.3 主要研究内容第20-21页
    1.4 章节安排第21-23页
第二章 基于条件生成对抗网络的机车轮对踏面损伤图像生成第23-37页
    2.1 引言第23页
    2.2 生成对抗网络理论第23-27页
        2.2.1 生成对抗网络第23-26页
        2.2.2 p_g=p_(data)的全局最优性第26-27页
    2.3 基于条件生成对抗网络的pix2pix模型第27-30页
        2.3.1 网络架构第27-29页
        2.3.2 目标函数第29-30页
    2.4 基于残差策略的pix2pix模型改进第30-36页
        2.4.1 残差策略第30-31页
        2.4.2 生成对抗网络改进第31-33页
        2.4.3 实验结果第33-36页
    2.5 本章小结第36-37页
第三章 基于YOLOv2 模型的机车轮对踏面损伤检测第37-49页
    3.1 引言第37页
    3.2 YOLO模型第37-40页
        3.2.1 网络架构第38-39页
        3.2.2 损失函数第39-40页
    3.3 基于YOLOv2 模型的机车轮对踏面损伤检测第40-48页
        3.3.1 YOLOv2 模型第41-45页
        3.3.2 基于YOLOv2 模型的踏面损伤图像检测第45-48页
    3.4 本章小结第48-49页
第四章 机车轮对踏面损伤检测系统第49-58页
    4.1 引言第49页
    4.2 系统需求与设计第49-51页
        4.2.1 系统需求分析第49-50页
        4.2.2 系统设计第50-51页
    4.3 硬件系统实现第51-53页
        4.3.1 硬件系统组成第51-52页
        4.3.2 图像采集模块第52-53页
    4.4 软件系统实现第53-56页
        4.4.1 图像采集模块第53-54页
        4.4.2 图像处理模块第51-56页
    4.5 本章小结第56-58页
第五章 总结与展望第58-60页
    5.1 总结第58-59页
    5.2 展望第59-60页
参考文献第60-65页
致谢第65-66页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第66页

本篇论文共66页,点击这进入下载页面
 
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