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基于深度学习的目标检测与跟踪技术研究及应用

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基于深度学习的目标检测与跟踪技术研究及应用
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第10-20页
    1.1 研究的背景和意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-17页
        1.2.1 目标检测的研究现状第11-14页
        1.2.2 目标跟踪的研究现状第14-17页
    1.3 目标检测与跟踪研究的难点第17-18页
    1.4 论文的主要工作与章节安排第18-20页
第2章 基于深度学习的目标检测与跟踪第20-34页
    2.1 深度学习第20-25页
        2.1.1 人工神经网络与反向传播算法第20-23页
        2.1.2 卷积神经网络第23-25页
    2.2 基于深度学习的目标检测第25-29页
        2.2.1 Two-stage目标检测算法第26-28页
        2.2.2 One-stage目标检测算法第28-29页
    2.3 基于深度学习的目标跟踪第29-33页
        2.3.1 二分类的目标跟踪方法第29-30页
        2.3.2 孪生网络的目标跟踪方法第30-32页
        2.3.3 概率图的目标跟踪方法第32-33页
    2.4 本章小结第33-34页
第3章 基于YOLO的多粒度特征融合目标检测算法第34-50页
    3.1 基于YOLO的目标检测第34-36页
    3.2 多粒度特征融合第36-41页
        3.2.1 卷积特征可视化研究第37-39页
        3.2.2 基于YOLO多粒度特征融合第39-41页
    3.3 网络搭建与训练第41-44页
        3.3.1 网络结构第41-43页
        3.3.2 多尺度训练第43-44页
    3.4 实验与结果分析第44-49页
        3.4.1 实验数据集第44-45页
        3.4.2 评价指标第45-46页
        3.4.3 实验比较与分析第46-49页
    3.5 本章小结第49-50页
第4章 基于LSTM的目标跟踪算法第50-63页
    4.1 基于LSTM目标跟踪算法框架第50-51页
    4.2 基于K邻域搜索的目标感兴趣区域确定第51-53页
    4.3 目标位置预测第53-56页
        4.3.1 LSTM神经网络结构第53-55页
        4.3.2 基于LSTM的目标位置预测第55-56页
    4.4 实验与结果分析第56-62页
        4.4.1 实验数据集第56-57页
        4.4.2 评价指标第57-58页
        4.4.3 结果分析第58-62页
    4.5 本章小结第62-63页
第5章 无人船水面漂浮物跟踪应用第63-76页
    5.1 系统总体设计概述第63-66页
        5.1.1 实验环境介绍第63-65页
        5.1.2 开发环境与硬件平台介绍第65-66页
    5.2 系统实现第66-69页
        5.2.1 训练数据集采集与制作第66-68页
        5.2.2 模型训练第68-69页
    5.3 实验与结果分析第69-75页
        5.3.1 评价指标第69页
        5.3.2 水面漂浮物跟踪实验结果定性分析第69-72页
        5.3.3 水面漂浮物跟踪实验结果定量分析第72-75页
    5.4 本章小结第75-76页
第6章 总结与展望第76-78页
    6.1 本文工作总结第76-77页
    6.2 展望第77-78页
参考文献第78-81页
致谢第81页

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