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基于分布式视频流文本提取的文本纠错系统设计与实现

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基于分布式视频流文本提取的文本纠错系统设计与实现
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
第一章 绪论第11-15页
 1.1 研究背景和意义第11-12页
 1.2 国内外研究现状第12页
 1.3 研究内容和方法第12-14页
 1.4 论文的组织结构第14页
 1.5 本章小结第14-15页
第二章 相关知识与技术第15-29页
 2.1 文本纠错第15-17页
  2.1.1 文本纠错概述第15-16页
  2.1.2 文本纠错评价指标第16-17页
 2.2 神经网络技术第17-23页
  2.2.1 seq2seq框架第17-18页
  2.2.2 LSTM第18-20页
  2.2.3 Attention机制第20-21页
  2.2.4 Transformer模型第21-22页
  2.2.5 指针网络(PointNet)第22-23页
 2.3 多任务学习第23-24页
 2.4 MVC框架模式第24-25页
 2.5 消息中间件Kafka第25-27页
 2.6 本章小结第27-29页
第三章 基于分布式视频流文本提取的文本纠错系统需求分析和总体设计第29-41页
 3.1 需求分析第29-31页
  3.1.1 系统需求概述第29-30页
  3.1.2 系统用例分析第30-31页
 3.2 总体设计第31-34页
  3.2.1 系统总体架构第31-33页
  3.2.2 系统功能结构第33-34页
 3.3 数据库设计第34-37页
  3.3.1 视频存储设计第35页
  3.3.2 图片存储设计第35-36页
  3.3.3 文本存储设计第36-37页
 3.4 服务端设计第37页
 3.5 交互设计第37-40页
 3.6 本章小结第40-41页
第四章 基于分布式视频流文本提取的文本纠错系统详细设计与实现第41-59页
 4.1 系统硬件与软件第41-45页
  4.1.1 硬件配置第41-42页
  4.1.2 软件配置第42-45页
 4.2 文本提取模块第45-51页
  4.2.1 视频切帧分发第45-47页
  4.2.2 OCR拉帧消费第47-50页
  4.2.3 视频文本分发第50-51页
 4.3 文本纠错模块第51-53页
  4.3.1 文本拉取第52-53页
  4.3.2 文本纠错第53页
 4.4 文本纠错模型第53-57页
  4.4.1 训练数据生成第53-55页
  4.4.2 模型设计训练第55-57页
 4.5 本章小结第57-59页
第五章 基于分布式视频流文本提取的文本纠错系统测试第59-69页
 5.1 测试环境第59页
 5.2 系统功能性测试第59-64页
  5.2.1 单元测试第59-60页
  5.2.2 集成测试第60-61页
  5.2.3 模块测试第61-62页
  5.2.4 系统测试第62-64页
 5.3 系统非功能性测试第64-67页
  5.3.1 吞吐测试第64-65页
  5.3.2 稳定性测试第65-66页
  5.3.3 文本纠错准确性测试第66-67页
 5.4 本章小结第67-69页
第六章 总结与展望第69-71页
 6.1 总结第69页
 6.2 展望第69-71页
参考文献第71-75页
致谢第75页

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