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基于深度圖像的母豬姿態識別與分析

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基于深度圖像的母豬姿態識別與分析
論文目錄
 
摘要第1-4頁
abstract第4-8頁
1 前言第8-15頁
 1.1 研究背景與意義第8-9頁
 1.2 國內外研究現狀第9-11頁
 1.3 本文的主要研究內容第11-12頁
 1.4 技術路線第12-13頁
 1.5 論文結構安排第13-14頁
 1.6 本章小結第14-15頁
2 圖像采集與樣本庫建立第15-27頁
 2.1 深度圖像采集第15-16頁
 2.2 深度圖像預處理第16-22頁
  2.2.1 中值濾波第17-18頁
  2.2.2 限制對比度自適應直方圖均衡化第18-21頁
  2.2.3 圖像預處理結果第21-22頁
 2.3 母豬姿態樣本庫的建立第22-25頁
 2.4 母豬的分割第25-26頁
 2.5 本章小結第26-27頁
3 基于混合可變形部件模型的母豬檢測第27-44頁
 3.1 混合可變形部件模型第27-29頁
 3.2 特征提取第29-32頁
  3.2.1 改進的HOG特征提取第29-31頁
  3.2.2 直方圖特征金字塔第31-32頁
 3.3 母豬模型的訓練第32-37頁
  3.3.1 隱支持向量機第32-35頁
  3.3.2 模型訓練過程第35-37頁
 3.4 母豬模型的檢測第37-38頁
 3.5 實驗結果與分析第38-43頁
  3.5.1 可變形部件模型部件濾波器個數的實驗與分析第38-39頁
  3.5.2 混合可變形部件模型DPM個數的實驗與分析第39-41頁
  3.5.3 混合可變形部件模型的檢測優化第41-42頁
  3.5.4 母豬檢測對比實驗第42-43頁
 3.6 本章小結第43-44頁
4 基于卷積神經網絡的母豬姿態識別第44-64頁
 4.1 卷積神經網絡第44-47頁
  4.1.1 前向神經網絡第44-45頁
  4.1.2 卷積神經網絡及結構第45-47頁
 4.2 基于AlexNet的母豬姿態識別第47-51頁
  4.2.1 AlexNet網絡結構第47-50頁
  4.2.2 AlexNet網絡調優第50-51頁
 4.3 實驗結果與分析第51-59頁
  4.3.1 數據可視化第52-56頁
  4.3.2 識別結果分析第56-59頁
 4.4 基于深度圖像分割的母豬姿態識別第59-63頁
  4.4.1 分割樣本庫的建立第59-60頁
  4.4.2 基于深度圖像分割的母豬姿態識別第60-63頁
 4.5 本章小結第63-64頁
5 母豬姿態統計與分析第64-70頁
 5.1 母豬姿態分析第64-67頁
  5.1.1 母豬姿態統計分析第64-66頁
  5.1.2 人工標定與算法識別結果比較分析第66-67頁
 5.2 母豬行為分析第67-70頁
  5.2.1 母豬運動位移量分析第67-68頁
  5.2.2 母豬行為統計分析第68-70頁
 5.3 本章小結第70頁
6 總結與展望第70-74頁
 6.1 工作總結第70-72頁
 6.2 未來展望第72-74頁
致謝第74-75頁
參考文獻第75-78頁
附錄第78頁

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