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隧道裂缝智能识别系统的设计和开发

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隧道裂缝智能识别系统的设计和开发
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第一章 绪论第10-20页
 1.1 课题研究背景及意义第10-11页
  1.1.1 研究背景第10页
  1.1.2 研究目的及意义第10-11页
  1.1.3 课题来源第11页
 1.2 国内外研究现状第11-14页
  1.2.1 基于传统方法的裂缝图像分割研究现状第11-12页
  1.2.2 基于深度学习的裂缝图像语义分割研究现状第12-14页
 1.3 研究内容及成果第14-16页
 1.4 创新点第16-17页
 1.5 论文的结构安排第17-20页
第二章 隧道裂缝分割算法的理论研究和总体技术路线第20-28页
 2.1 公开数据集预处理第20-23页
  2.1.1 ImageNet数据集第20-21页
  2.1.2 ADE20K数据集第21-23页
 2.2 图像语义分割网络第23-25页
  2.2.1 空洞空间金字塔池化第23-24页
  2.2.2 金字塔池化模块第24-25页
 2.3 课题研究方案第25-27页
 2.4 本章小结第27-28页
第三章 基于计算机视觉的裂缝语义分割算法第28-44页
 3.1 隧道裂缝分割算法的环境部署第28-32页
  3.1.1 环境部署要求和整体安装流程第28-29页
  3.1.2 英伟达驱动和依赖项的安装第29-31页
  3.1.3 深度学习框架和相关包的安装第31-32页
 3.2 分割数据集的建立第32-35页
 3.3 深度学习网络中的迁移学习方法的研究第35-42页
  3.3.1 深度学习中的图像分类网络第35-38页
  3.3.2 参数配置和分割算法评价指标第38-39页
  3.3.3 迁移学习的实验和分析第39-42页
 3.4 本章小结第42-44页
第四章 隧道裂缝语义分割算法的优化第44-54页
 4.1 裂缝语义分割算法改进和实验第44-48页
  4.1.1 多类别信息的监督作用和实验分析第44页
  4.1.2 重塑损失函数的实验结果分析第44-48页
 4.2 裂缝语义分割模型进一步优化第48-50页
  4.2.1 编码网络的优化第48-50页
  4.2.2 解码网络的优化第50页
 4.3 裂缝语义分割预测结果分析和可视化第50-52页
 4.4 本章小结第52-54页
第五章 裂缝语义分割算法的系统部署平台第54-62页
 5.1 分割算法的后处理第54-56页
 5.2 分割算法的部署第56-60页
  5.2.1 系统平台的算法部署第56-59页
  5.2.2 系统平台的可视化界面第59-60页
 5.3 本章小结第60-62页
第六章 总结与展望第62-66页
 6.1 研究工作总结第62-63页
 6.2 未来工作展望第63-66页
参考文献第66-70页
致谢第70-72页
攻读硕士学位期间发表学术论文第72页

本篇论文共72页,点击这进入下载页面
 
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