一种基于卷积神经网络算法的二维码检测系统的设计与实现
| 摘要 | 第2-3页 |
| ABSTRACT | 第3-4页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外发展现状 | 第12-13页 |
| 1.3 论文创新点 | 第13-14页 |
| 1.4 研究内容和组织结构 | 第14-16页 |
| 2 相关技术概述 | 第16-23页 |
| 2.1 CAFFE深度学习框架 | 第16-18页 |
| 2.2 卷积神经网络算法 | 第18-20页 |
| 2.3 边缘检测算法 | 第20-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 3 系统需求分析与总体设计 | 第23-28页 |
| 3.1 系统需求分析 | 第23-24页 |
| 3.2 系统总体设计 | 第24-27页 |
| 3.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 4 系统详细设计 | 第28-54页 |
| 4.1 训练数据封装模块的设计与实现 | 第28-32页 |
| 4.1.1 数据清洗 | 第28-30页 |
| 4.1.2 训练数据封装 | 第30-32页 |
| 4.2 模型训练模块的设计与实现 | 第32-33页 |
| 4.2.1 软件实现 | 第32-33页 |
| 4.3 二维码检测模块的设计与实现 | 第33-48页 |
| 4.3.1 边缘检测算法 | 第34-39页 |
| 4.3.2 卷积神经网络的设计与训练 | 第39-45页 |
| 4.3.3 二维码读码算法 | 第45-48页 |
| 4.4 二维码姿态估计模块的设计与实现 | 第48-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 5 系统测试与分析 | 第54-58页 |
| 5.1 系统测试平台 | 第54页 |
| 5.2 系统测试方案 | 第54-55页 |
| 5.3 系统测试结果与分析 | 第55-58页 |
| 6 总结与展望 | 第58-59页 |
| 6.1 工作总结 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 本文作者硕士期间参加的科研项目及发表的学术论文 | 第63-64页 |
