基于卷积神经网络的交通物体识别系统的设计与实现
| 摘要 | 第10-12页 |
| ABSTRACT | 第12-13页 |
| 第1章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 项目背景与意义 | 第14-15页 |
| 1.2 课题研究现状 | 第15-18页 |
| 1.2.1 物体识别技术的发展 | 第15-17页 |
| 1.2.2 卷积神经网络的应用 | 第17-18页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第18-19页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第19-20页 |
| 第2章 系统需求分析 | 第20-30页 |
| 2.1 系统需求概述 | 第20-21页 |
| 2.2 系统目标与解决的问题 | 第21-22页 |
| 2.3 系统需求获取 | 第22-25页 |
| 2.3.1 输入模块需求获取 | 第22-23页 |
| 2.3.2 处理模块需求获取 | 第23-24页 |
| 2.3.3 保存模块需求获取 | 第24-25页 |
| 2.4 系统需求分析 | 第25-30页 |
| 2.4.1 接入模块需求分析 | 第25-26页 |
| 2.4.2 处理模块需求分析 | 第26-27页 |
| 2.4.3 保存模块需求分析 | 第27-28页 |
| 2.4.4 非功能性需求分析 | 第28-30页 |
| 第3章 系统概要设计 | 第30-41页 |
| 3.1 系统设计目标与原则 | 第30-31页 |
| 3.2 系统技术架构 | 第31-39页 |
| 3.2.1 系统总体架构介绍 | 第31-32页 |
| 3.2.2 接入模块概要设计 | 第32-34页 |
| 3.2.3 处理模块概要设计 | 第34-36页 |
| 3.2.4 GPU加速模块概要设计 | 第36-37页 |
| 3.2.5 保存模块概要设计 | 第37-39页 |
| 3.3 系统功能架构 | 第39-41页 |
| 第4章 系统详细设计 | 第41-56页 |
| 4.1 数据接入的设计 | 第41-45页 |
| 4.1.1 文件监测设计 | 第41-43页 |
| 4.1.2 类型验证设计 | 第43-44页 |
| 4.1.3 配置文件设计 | 第44-45页 |
| 4.2 物体识别模块设计 | 第45-53页 |
| 4.2.1 识别模型的设计 | 第45-49页 |
| 4.2.2 识别模型的训练 | 第49-50页 |
| 4.2.3 网络训练优化设计 | 第50-51页 |
| 4.2.4 GPU加快模块设计 | 第51-53页 |
| 4.3 数据保存模块的设计 | 第53-56页 |
| 第5章 系统实现与测试 | 第56-69页 |
| 5.1 数据接入模块的实现 | 第56-62页 |
| 5.1.1 文件监控的实现 | 第56-58页 |
| 5.1.2 文件验证功能实现 | 第58-60页 |
| 5.1.3 配置文件功能实现 | 第60-62页 |
| 5.2 物体处理模块的实现 | 第62-66页 |
| 5.2.1 识别模块的实现 | 第62-64页 |
| 5.2.2 GPU加速模块的实现 | 第64-66页 |
| 5.3 数据保存模块的实现 | 第66-69页 |
| 第6章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 6.1 本文总结 | 第69-70页 |
| 6.2 对以后工作的展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 附件 | 第74页 |
