| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 目标检测概述 | 第12-14页 |
| 1.3 国内外路面图像检测技术现状 | 第14-15页 |
| 1.4 研究工作及论文组织 | 第15-17页 |
| 第二章 相关标准和技术介绍 | 第17-25页 |
| 2.1 公路技术状况评价标准介绍 | 第17-18页 |
| 2.2 图像处理 | 第18-21页 |
| 2.2.1 直方图均衡化 | 第18-20页 |
| 2.2.2 空间滤波 | 第20-21页 |
| 2.3 卷积神经网络 | 第21-25页 |
| 2.3.1 人工神经网络概述 | 第21-22页 |
| 2.3.2 卷积神经网络概述 | 第22-25页 |
| 第三章 系统卷积神经网络研究 | 第25-43页 |
| 3.1 激活函数 | 第25-27页 |
| 3.1.1 Sigmoid函数 | 第25-26页 |
| 3.1.2 ReLU函数与ELU函数 | 第26-27页 |
| 3.2 损失函数研究 | 第27-28页 |
| 3.3 优化算法研究 | 第28-31页 |
| 3.3.1 SGD优化算法 | 第28-30页 |
| 3.3.2 Adam优化算法 | 第30-31页 |
| 3.4 类VGG网络结构研究 | 第31-35页 |
| 3.4.1 VGG结构调整 | 第32-35页 |
| 3.4.2 结构参数研究 | 第35页 |
| 3.5 INCEPTIoN结构研究 | 第35-39页 |
| 3.5.1 Inception结构 | 第35-37页 |
| 3.5.2 Inception结构调整 | 第37-39页 |
| 3.6 RESIDUAL结构研究 | 第39-43页 |
| 3.6.1 Residual结构 | 第39-40页 |
| 3.6.2 Residual结构调整 | 第40-43页 |
| 第四章 系统设计与实验 | 第43-73页 |
| 4.1 系统设计方案 | 第43-48页 |
| 4.1.1 前端设计方案 | 第44-47页 |
| 4.1.2 后端设计方案 | 第47-48页 |
| 4.2 实验软硬件环境说明 | 第48-49页 |
| 4.3 实验数据及评测指标说明 | 第49-51页 |
| 4.3.1 实验数据 | 第49-50页 |
| 4.3.2 评测指标 | 第50-51页 |
| 4.4 实验内容及流程说明 | 第51-55页 |
| 4.4.1 实验内容 | 第51页 |
| 4.4.2 实验流程 | 第51-55页 |
| 4.5 实验结果及分析 | 第55-66页 |
| 4.5.1 图像预处理效果展示 | 第55-58页 |
| 4.5.2 类VGG网络结构不同深度对比实验 | 第58-59页 |
| 4.5.3 批量归一化效果实验 | 第59-60页 |
| 4.5.4 优化算法对比分析 | 第60-61页 |
| 4.5.5 最大值池化与平均值池化对比分析 | 第61-63页 |
| 4.5.6 ReLU激活函数与ELU激活函数对比分析 | 第63页 |
| 4.5.7 数据增加实验 | 第63-65页 |
| 4.5.8 多结构对比实验 | 第65-66页 |
| 4.6 实验数据统计汇总 | 第66-69页 |
| 4.7 实验结果展示 | 第69-70页 |
| 4.8 系统界面展示 | 第70-71页 |
| 4.9 实验结论 | 第71-73页 |
| 第五章 总结与展望 | 第73-75页 |
| 5.1 工作总结 | 第73页 |
| 5.2 研究展望 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 致谢 | 第79页 |