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物联网系统中图像识别技术的研究

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物联网系统中图像识别技术的研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第一章 绪论第10-17页
 1.1 研究背景和意义第10-12页
 1.2 研究现状第12-13页
 1.3 论文主要内容和结构安排第13-17页
  1.3.1 论文主要内容第13-15页
  1.3.2 结构安排第15-17页
第二章 图像检测识别的技术研究第17-34页
 2.1 基于传统方式的检测与识别技术第17-22页
  2.1.1 边缘检测第17-18页
  2.1.2 Hough变换第18-20页
  2.1.3 二值化第20-21页
  2.1.4 投影直方图第21页
  2.1.5 特征提取第21-22页
 2.2 基于人工智能的检测与识别技术第22-25页
  2.2.1 SVM第22-23页
  2.2.2 BP神经网络第23-24页
  2.2.3 深度学习第24-25页
 2.3 卷积神经网络相关知识第25-27页
  2.3.1 卷积神经网络概述第25-26页
  2.3.2 卷积神经网络结构第26-27页
 2.4 目标检测算法的研究第27-33页
  2.4.1 R-CNN算法第27-28页
  2.4.2 Fast R-CNN算法第28-30页
  2.4.3 Faster R-CNN算法第30-31页
  2.4.4 YOLO算法第31-32页
  2.4.5 SSD算法第32-33页
 2.5 本章小结第33-34页
第三章 仪表读数检测识别模型的设计与实现第34-50页
 3.1 应用概述第34页
 3.2 总体框架第34-35页
 3.3 构建数据集第35-39页
 3.4 检测识别的网络模型第39-42页
 3.5 迁移学习第42-43页
 3.6 网络模型的训练第43-46页
 3.7 测试及结果第46-49页
  3.7.1 实验结构第46页
  3.7.2 模型效果第46-47页
  3.7.3 实验分析第47-49页
 3.8 本章小结第49-50页
第四章 多商品检测识别模型的设计与实现第50-65页
 4.1 应用概述第50页
 4.2 总体框架第50-51页
 4.3 构建数据集第51-53页
 4.4 检测识别的网络模型第53-54页
 4.5 网络模型的优化第54-59页
  4.5.1 膨胀卷积第55-57页
  4.5.2 特征金字塔结构第57-59页
 4.6 网络模型的训练第59-60页
 4.7 测试及结果第60-63页
  4.7.1 实验结构第60页
  4.7.2 模型效果第60-61页
  4.7.3 实验分析第61-63页
 4.8 本章小结第63-65页
第五章 总结与展望第65-67页
 5.1 论文总结第65-66页
 5.2 未来工作展望第66-67页
参考文献第67-71页
致谢第71-72页
攻读学位期间发表的学术论文目录第72页

本篇论文共72页,点击这进入下载页面
 
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