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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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