| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 课题背景与研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 课题研究现状 | 第11-17页 |
| 1.2.1 目标检测研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 显著性检测研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.3 绝缘子检测研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 论文内容组织安排 | 第17-20页 |
| 第2章 基于共享卷积神经网络的绝缘子检测方法 | 第20-34页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 卷积神经网络 | 第20-24页 |
| 2.2.1 卷积神经网络前向传播 | 第21-22页 |
| 2.2.2 卷积神经网络反向传播 | 第22-24页 |
| 2.3 基于共享卷积神经网络的绝缘子检测方法 | 第24-29页 |
| 2.3.1 区域建议网络 | 第24-27页 |
| 2.3.2 FastR-CNN | 第27页 |
| 2.3.3 共享卷积特征 | 第27-29页 |
| 2.4 实验结果与分析 | 第29-32页 |
| 2.4.1 实验数据 | 第29-30页 |
| 2.4.2 网络模型参数设置 | 第30页 |
| 2.4.3 绝缘子检测结果及对比 | 第30-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-34页 |
| 第3章 基于跨连接卷积神经网络的绝缘子检测方法 | 第34-48页 |
| 3.1 引言 | 第34页 |
| 3.2 基于跨连接卷积神经网络的绝缘子检测方法 | 第34-41页 |
| 3.2.1 基于ZF-net预训练模型的迁移学习 | 第35页 |
| 3.2.2 跨连接卷积神经网络 | 第35-40页 |
| 3.2.3 多级联Adaboost分类器训练 | 第40-41页 |
| 3.2.4 算法测试过程 | 第41页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第41-47页 |
| 3.3.1 实验数据 | 第41-42页 |
| 3.3.2 确定网络参数 | 第42-43页 |
| 3.3.3 候选区域质量评估 | 第43-45页 |
| 3.3.4 绝缘子检测结果 | 第45-47页 |
| 3.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 基于多尺度重构误差融合的绝缘子显著性检测方法 | 第48-64页 |
| 4.1 引言 | 第48-49页 |
| 4.2 基于多尺度重构误差融合的绝缘子显著性检测 | 第49-56页 |
| 4.2.1 超像素分割算法 | 第49-51页 |
| 4.2.2 背景模板 | 第51-52页 |
| 4.2.3 重构误差 | 第52-55页 |
| 4.2.4 基于条件随机场的显著性融合 | 第55-56页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第56-62页 |
| 4.3.1 实验数据 | 第56页 |
| 4.3.2 评估标准 | 第56-57页 |
| 4.3.3 参数分析 | 第57-58页 |
| 4.3.4 基于上下文的误差传播机制评测结果 | 第58页 |
| 4.3.5 多尺度重构误差融合评测结果 | 第58-59页 |
| 4.3.6 实验结果对比 | 第59-62页 |
| 4.4 本章小结 | 第62-64页 |
| 第5章 绝缘子检测软件原型系统设计与实现 | 第64-74页 |
| 5.1 引言 | 第64页 |
| 5.2 绝缘子检测原型系统框架 | 第64-67页 |
| 5.3 绝缘子检测系统功能测试 | 第67-72页 |
| 5.3.1 绝子检测功能测试 | 第67-71页 |
| 5.3.2 绝缘子显著性检测功能测试 | 第71-72页 |
| 5.4 本章小结 | 第72-74页 |
| 结论 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-82页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第82-84页 |
| 致谢 | 第84页 |