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基于计算机视觉的通信基站天线检测技术研究

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基于计算机视觉的通信基站天线检测技术研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第一章 绪论第10-16页
 1.1 研究背景与意义第10-11页
 1.2 国内外研究现状第11-13页
  1.2.1 国内外计算机视觉技术研究进展第11-12页
  1.2.2 国内外基于计算机视觉的天线检测技术应用现状第12-13页
 1.3 研究内容第13页
 1.4 本文的结构安排第13-16页
第二章 相关技术综述第16-30页
 2.1 目标检测技术概述第16-20页
  2.1.1 基于锚点的目标检测技术第16-18页
  2.1.2 基于关键点的目标检测技术第18-20页
 2.2 特征融合技术概述第20-21页
 2.3 视觉注意力机制技术概述第21-28页
  2.3.1 DANet第23-24页
  2.3.2 CBAM第24-26页
  2.3.3 BAM第26-28页
 2.4 本章小结第28-30页
第三章 通信基站天线和抱杆目标检测算法研究第30-40页
 3.1 特征提取第32-34页
 3.2 目标检测第34-37页
  3.2.1 目标关键点定位第34-36页
  3.2.2 关键点偏移量第36页
  3.2.3 目标边界框尺度回归第36-37页
 3.3 利用特征汇聚模块优化的目标检测模型第37-39页
  3.3.1 特征汇聚模块第37-38页
  3.3.2 利用特征汇聚模块优化的目标检测模型第38-39页
 3.4 本章小结第39-40页
第四章 通信基站天线和抱杆目标从属关系判定方法研究第40-48页
 4.1 单天线抱杆目标从属关系判定方法第40页
 4.2 多天线抱杆目标从属关系判定方法第40-42页
 4.3 多天线抱杆目标在拥挤及遮挡情况下从属关系判定方法第42-46页
  4.3.1 双重注意力模块第42-44页
  4.3.2 利用双重注意力模块优化的通信基站天线检测模型第44-46页
 4.4 本章小结第46-48页
第五章 实验结果及分析第48-60页
 5.1 实验数据第48-49页
 5.2 评价标准第49-50页
 5.3 模型训练与推理第50-52页
  5.3.1 模型训练第50-52页
  5.3.2 模型推理第52页
 5.4 实验分析第52-58页
  5.4.1 通信基站天线和抱杆目标检测算法实验结果第52-54页
  5.4.2 通信基站天线和抱杆目标从属关系判定算法实验结果第54-58页
 5.5 本章小结第58-60页
第六章 总结与展望第60-62页
 6.1 论文工作总结第60-61页
 6.2 工作展望第61-62页
参考文献第62-68页
致谢第68-70页
攻读学位期间取得的研究成果第70页

本篇论文共70页,点击这进入下载页面
 
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