| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 1 引言 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 论文主要研究内容及结构 | 第12-15页 |
| 2 深度学习简介 | 第15-25页 |
| 2.1 浅层学习与深度学习 | 第15-17页 |
| 2.2 深度学习的基本思想 | 第17页 |
| 2.3 卷积神经网络（CNNs） | 第17-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 3 图像预处理 | 第25-37页 |
| 3.1 车辆定位 | 第25-27页 |
| 3.2 车窗定位 | 第27-36页 |
| 3.3 本章小结 | 第36-37页 |
| 4 基于深度学习的安全带检测 | 第37-50页 |
| 4.1 用于安全带模型训练的CNNs网络结构 | 第37-39页 |
| 4.2 基于Caffe框架的训练与检测过程实现 | 第39-46页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第46-49页 |
| 4.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 5 全文总结与展望 | 第50-52页 |
| 5.1 总结 | 第50页 |
| 5.2 展望 | 第50-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |