基于深度卷積神經網絡的水田稻株定位技術研究

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基于深度卷積神經網絡的水田稻株定位技術研究

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基于深度卷積神經網絡的水田稻株定位技術研究

論文目錄
摘要	第1-5頁
abstract	第5-11頁
1 緒論	第11-19頁
1.1 研究背景和意義	第11-12頁
1.2 研究現狀	第12-16頁
1.2.1 精準定位在智能機械除草和噴施中的研究現狀	第12-14頁
1.2.2 精準定位在機械自主導航中的研究現狀	第14-16頁
1.3 稻株定位難點	第16-17頁
1.4 本文的結構	第17-19頁
2 基于深度卷積神經網絡的目標檢測算法	第19-29頁
2.1 傳統目標檢測算法	第19-22頁
2.1.1 區域選擇	第19-20頁
2.1.2 特征提取	第20-21頁
2.1.3 分類器分類	第21-22頁
2.2 深度卷積神經網絡	第22-27頁
2.2.1 發展概述	第22-23頁
2.2.2 組成結構	第23-26頁
2.2.3 網絡特點	第26-27頁
2.3 基于深度卷積神經網絡目標檢測算法	第27-28頁
2.3.1 基于區域分類的檢測算法	第27-28頁
2.3.2 基于回歸的檢測算法	第28頁
2.4 本章小結	第28-29頁
3 稻株數據庫構建	第29-35頁
3.1 數據采集	第29-31頁
3.1.1 圖像采集系統	第29-30頁
3.1.2 稻株圖像采集	第30-31頁
3.2 數據庫的構建	第31-34頁
3.2.1 數據清洗	第31頁
3.2.2 數據標注	第31-32頁
3.2.3 數據庫分析	第32-34頁
3.3 定位算法評價標準	第34頁
3.4 本章小結	第34-35頁
4 基于區域分類的稻株定位算法	第35-45頁
4.1 多尺度區域提取稻株定位算法	第35-38頁
4.1.1 網絡架構	第35-37頁
4.1.2 訓練流程	第37頁
4.1.3 網絡優化	第37-38頁
4.2 實驗分析	第38-44頁
4.2.1 區域提取算法	第38-39頁
4.2.2 多尺度錨框聚類	第39-41頁
4.2.3 主干網絡	第41-42頁
4.2.4 與Faster R-CNN的對比	第42-44頁
4.3 本章小結	第44-45頁
5 基于回歸的稻株定位算法	第45-53頁
5.1 基于SSD的稻株定位算法	第45-48頁
5.1.1 網絡架構	第45-46頁
5.1.2 訓練流程	第46-47頁
5.1.3 網絡優化	第47-48頁
5.2 實驗分析	第48-52頁
5.2.1 參數優化分析	第48頁
5.2.2 主干網絡	第48-49頁
5.2.3 與基于區域分類稻株定位算法的比較分析	第49-50頁
5.2.4 定位結果可視化	第50-52頁
5.3 本章小結	第52-53頁
6 總結展望	第53-55頁
6.1 總結	第53-54頁
6.2 展望	第54-55頁
致謝	第55-56頁
參考文獻	第56-61頁
攻讀碩士學位期間參與的科研工作和取得的成果	第61頁

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