基于深度学习的多场景车辆检测系统设计与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 论文组织结构 | 第11-13页 |
| 2 系统关键技术 | 第13-21页 |
| 2.1 运动目标检测技术 | 第13-15页 |
| 2.2 图像预处理技术 | 第15-16页 |
| 2.3 车辆识别分类技术 | 第16-20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 3 需求分析与概要设计 | 第21-29页 |
| 3.1 需求简述 | 第21-22页 |
| 3.2 系统的功能需求分析 | 第22-24页 |
| 3.3 系统的性能需求分析 | 第24-25页 |
| 3.4 系统概要设计 | 第25-27页 |
| 3.5 本章小结 | 第27-29页 |
| 4 车辆检测系统的详细设计与实现 | 第29-48页 |
| 4.1 系统实现环境 | 第29页 |
| 4.2 运动目标提取模块 | 第29-32页 |
| 4.3 图像预处理模块 | 第32-38页 |
| 4.4 车辆检测与识别模块 | 第38-46页 |
| 4.5 本章小结 | 第46-48页 |
| 5 车辆检测系统的测试 | 第48-53页 |
| 5.1 系统测试环境 | 第48页 |
| 5.2 系统功能测试 | 第48-51页 |
| 5.3 系统性能测试 | 第51-52页 |
| 5.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 6 总结与展望 | 第53-56页 |
| 6.1 全文总结 | 第53-54页 |
| 6.2 展望 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
