基于地磁传感器和卷积神经网络的停车检测方法研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 本文工作安排 | 第14-17页 |
| 2 地磁车辆检测原理和卷积神经网络 | 第17-35页 |
| 2.1 地磁传感器检测原理 | 第17-22页 |
| 2.2 传统地磁车辆检测算法 | 第22-25页 |
| 2.3 神经网络 | 第25-32页 |
| 2.4 卷积神经网络 | 第32-34页 |
| 2.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 3 基于地磁传感器和卷积神经网络的车辆检测算法 | 第35-60页 |
| 3.1 系统设计 | 第35-36页 |
| 3.2 传感器节点部署 | 第36-37页 |
| 3.3 主要车辆行为 | 第37-39页 |
| 3.4 实验数据 | 第39-43页 |
| 3.5 地磁信号压缩方法 | 第43-53页 |
| 3.6 网络端预处理 | 第53-54页 |
| 3.7 网络端神经网络 | 第54-57页 |
| 3.8 卷积神经网络识别地磁信号分析 | 第57-58页 |
| 3.9 本章小结 | 第58-60页 |
| 4 地磁停车系统实现和实验结果分析 | 第60-70页 |
| 4.1 数据采集 | 第60页 |
| 4.2 数据标注 | 第60-64页 |
| 4.3 模型训练 | 第64-65页 |
| 4.5 实验结果对比与分析 | 第65-69页 |
| 4.6 本章小结 | 第69-70页 |
| 5 结论 | 第70-72页 |
| 5.1 论文的主要贡献 | 第70-71页 |
| 5.2 进一步工作建议 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
| 附录 攻读硕士学位期间参与的科研项目与研究成果 | 第76页 |
