基于DCNN的井下行人检测系统的研究与设计
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 论文研究的背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 传统视频检测方法 | 第10-11页 |
| 1.2.2 深度学习视频检测算法 | 第11-12页 |
| 1.3 本文主要内容 | 第12页 |
| 1.4 章节安排 | 第12-14页 |
| 2 系统实现的基础理论及主要工具 | 第14-34页 |
| 2.1 深度卷积神经网络 | 第14-23页 |
| 2.1.1 神经网络基础 | 第14-18页 |
| 2.1.2 卷积神经网络 | 第18-22页 |
| 2.1.3 深度学习网络 | 第22-23页 |
| 2.2 YOLO目标检测系统 | 第23-31页 |
| 2.2.1 YOLO的网络结构 | 第23-25页 |
| 2.2.2 YOLO的检测过程 | 第25-27页 |
| 2.2.3 YOLO的特点 | 第27-28页 |
| 2.2.4 YOLO的研究进展 | 第28-31页 |
| 2.3 Caffe深度学习框架 | 第31页 |
| 2.4 MVC模式 | 第31-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-34页 |
| 3 YOLO的改进及测试 | 第34-54页 |
| 3.1 改进的思想 | 第34-38页 |
| 3.1.1 数据集的选择 | 第34-35页 |
| 3.1.2 网络结构上的改进 | 第35-38页 |
| 3.2 网络的训练 | 第38-43页 |
| 3.2.1 网络的预训练 | 第38-39页 |
| 3.2.2 训练数据集处理 | 第39-41页 |
| 3.2.3 损失函数的设计 | 第41-42页 |
| 3.2.4 其他训练参数的设定 | 第42-43页 |
| 3.3 测试网络结果及对比分析 | 第43-53页 |
| 3.3.1 搭建Caffe深度学习框架 | 第43-44页 |
| 3.3.2 编写prototxt网络结构文件 | 第44-47页 |
| 3.3.3 测试结果对比分析 | 第47-53页 |
| 3.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 4 井下行人检测系统的设计 | 第54-68页 |
| 4.1 需求分析 | 第54-56页 |
| 4.1.1 业务需求 | 第54页 |
| 4.1.2 功能需求 | 第54-55页 |
| 4.1.3 性能需求 | 第55-56页 |
| 4.2 系统总体设计 | 第56-61页 |
| 4.2.1 系统设计原则 | 第56页 |
| 4.2.2 系统总体网络结构设计 | 第56-58页 |
| 4.2.3 系统功能设计 | 第58-59页 |
| 4.2.4 数据库设计 | 第59-61页 |
| 4.3 视频检测设计 | 第61-64页 |
| 4.3.1 视频采集方案 | 第61页 |
| 4.3.2 视频检测网络拓扑结构 | 第61-63页 |
| 4.3.3 视频检测业务流程 | 第63-64页 |
| 4.4 系统技术方案 | 第64-66页 |
| 4.4.1 系统体系结构 | 第64-65页 |
| 4.4.2 服务器端技术方案 | 第65页 |
| 4.4.3 系统软硬件方案 | 第65-66页 |
| 4.5 本章小结 | 第66-68页 |
| 5 井下行人检测系统的实现 | 第68-78页 |
| 5.1 系统开发环境搭建 | 第68-72页 |
| 5.1.1 创建Web工程 | 第68页 |
| 5.1.2 建立Spring环境 | 第68-70页 |
| 5.1.3 搭建Hibernate环境 | 第70-71页 |
| 5.1.4 配置My SQL数据库数据源 | 第71页 |
| 5.1.5 Java调用Caffe离线模型 | 第71-72页 |
| 5.2 部分功能模块展示 | 第72-76页 |
| 5.2.1 系统登录功能 | 第72-73页 |
| 5.2.2 用户权限管理功能 | 第73-74页 |
| 5.2.3 检测管理功能 | 第74页 |
| 5.2.4 设备管理功能 | 第74-75页 |
| 5.2.5 考勤信息查询 | 第75-76页 |
| 5.3 系统安全性分析 | 第76-77页 |
| 5.3.1 网络安全方面 | 第76-77页 |
| 5.3.2 应用程序方面 | 第77页 |
| 5.4 本章小结 | 第77-78页 |
| 6 总结与展望 | 第78-80页 |
| 6.1 总结 | 第78-79页 |
| 6.2 工作展望 | 第79-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-84页 |
