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基于深度學習的交通標志檢測與識別

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基于深度學習的交通標志檢測與識別
論文目錄
 
摘要第1-7頁
ABSTRACT第7-11頁
第一章 緒論第11-19頁
  1.1 課題背景及意義第11-12頁
  1.2 研究現狀第12-16頁
    1.2.1 交通標志大牌檢測第12-14頁
    1.2.2 車牌識別第14-15頁
    1.2.3 交通監控中的異常事件檢測第15-16頁
    1.2.4 交通監控中的車流密度估計第16頁
  1.3 研究成果第16-17頁
  1.4 論文結構安排第17-19頁
第二章 交通標志大牌檢測第19-29頁
  2.1 引言第19-20頁
  2.2 交通標志大牌檢測第20-26頁
    2.2.1 交通標志大牌數據第20-21頁
    2.2.2 交通標志大牌檢測框架第21-26頁
  2.3 實驗結果第26-28頁
  2.4 本章小結第28-29頁
第三章 車牌識別第29-51頁
  3.1 引言第29-30頁
  3.2 車牌定位第30-44頁
    3.2.1 基于檢測的車牌定位第31-39頁
    3.2.2 基于分割的車牌定位第39-44頁
  3.3 車牌識別第44-46頁
  3.4 實驗結果第46-48頁
    3.4.1 車牌定位第46-47頁
    3.4.2 車牌識別第47-48頁
  3.5 本章小結第48-51頁
第四章 交通監控中的異常事件檢測第51-63頁
  4.1 引言第51頁
  4.2 交通監控中的異常事件檢測第51-57頁
    4.2.1 基于背景建模的異常車輛捕捉第53-55頁
    4.2.2 異常車輛檢測第55-56頁
    4.2.3 判決模塊設計第56-57頁
  4.3 實驗結果第57-61頁
  4.4 本章小結第61-63頁
第五章 交通監控中的車流密度估計第63-71頁
  5.1 引言第63頁
  5.2 交通監控中的車流密度估計第63-67頁
    5.2.1 基于檢測的車流密度估計第64頁
    5.2.2 基于密度圖的車流密度估計第64-67頁
  5.3 實驗結果第67-68頁
  5.4 本章小結第68-71頁
第六章 總結與展望第71-75頁
  6.1 總結第71-72頁
  6.2 展望第72-75頁
參考文獻第75-79頁
致謝第79-81頁
攻讀學位期間發表的學術論文目錄第81頁

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