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基于视频分析的动态纹理缺陷检测

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基于视频分析的动态纹理缺陷检测
论文目录
 
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-11页
第一章 绪论第11-16页
 1.1 课题背景及研究意义第11-12页
 1.2 研究现状第12-13页
 1.3 课题目标与主要研究内容第13-15页
 1.4 文章结构安排第15-16页
第二章 关键技术基础第16-28页
 2.1 神经网络技术基础第16-21页
  2.1.1 人工神经网络第16-18页
  2.1.2 卷积神经网络第18-19页
  2.1.3 循环神经网络第19-21页
 2.2 视频图像分割算法第21-24页
  2.2.1 FCN模型第21-22页
  2.2.2 OSVOS模型第22-23页
  2.2.3 DFF模型第23-24页
 2.3 目标检测模型第24-27页
  2.3.1 Faster R-CNN模型第24-25页
  2.3.2 YOLO模型第25-26页
  2.3.3 SSD模型第26-27页
  2.3.4 RetinaNet模型第27页
 2.4 本章小结第27-28页
第三章 基于弱时序信息的双分支视频目标分割算法第28-42页
 3.1 网络模型整体结构第28-30页
 3.2 网络模型结构解析第30-33页
  3.2.1 基于残差网络的目标特征提取第30-31页
  3.2.2 基于浅层卷积的时序信息提取第31-32页
  3.2.3 多特征融合第32-33页
 3.3 模型训练细节及实验设置第33-35页
 3.4 模型实验结果及分析第35-41页
  3.4.1 实验数据集与评价标准第35页
  3.4.2 实验结果分析第35-41页
 3.5 本章小结第41-42页
第四章 基于视频序列预测的缺陷快速检测算法第42-59页
 4.1 基于视频序列的缺陷检测问题概述第42页
 4.2 基于预测模型的视频异常检测第42-50页
  4.2.1 视频序列的时间特性分析第43-44页
  4.2.2 基于Attention-LSTM的视频序列预测模型第44-46页
  4.2.3 实验结果分析第46-50页
 4.3 基于目标检测模型的纹理缺陷检测第50-56页
  4.3.1 缺陷数据介绍第50-51页
  4.3.2 模型训练细节第51-53页
  4.3.3 实验结果分析第53-56页
 4.4 基于视频序列预测的缺陷快速检测算法第56-58页
 4.5 本章小结第58-59页
第五章 基于视频分析的动态纹理缺陷检测软件第59-68页
 5.1 基于视频分析的缺陷检测软件结构第59-61页
  5.1.1 软件结构及工作流程第59-60页
  5.1.2 软件的模块划分第60-61页
 5.2 基于视频分析的缺陷检测软件实现第61-65页
  5.2.1 视频目标分割模块实现第61-62页
  5.2.2 视频序列异常检测模块实现第62-63页
  5.2.3 缺陷目标检测模块实现第63-64页
  5.2.4 基于视频分析的缺陷检测软件界面实现第64-65页
 5.3 基于视频分析的缺陷检测软件测试第65-67页
 5.4 本章小结第67-68页
第六章 总结与展望第68-70页
 6.1 本文工作总结第68-69页
 6.2 未来工作展望第69-70页
参考文献第70-74页
致谢第74页

本篇论文共74页,点击这进入下载页面
 
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