| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9页 |
| 缩略语 | 第10-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的与意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 本文的主要工作与研究难点 | 第15-18页 |
| 1.3.1 本文的主要工作 | 第15-16页 |
| 1.3.2 本文的研究难点 | 第16-18页 |
| 1.4 本文的结构安排 | 第18页 |
| 1.5 本章小结 | 第18-19页 |
| 第2章 条形码检测相关技术 | 第19-41页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 条形码技术简介 | 第19-23页 |
| 2.2.1 条形码的类别 | 第19-22页 |
| 2.2.2 条形码的构成 | 第22-23页 |
| 2.3 图像区域检测算法 | 第23-30页 |
| 2.3.1 图像区域检测算法介绍 | 第23-24页 |
| 2.3.2 最大稳定极值区域MSER算法 | 第24-28页 |
| 2.3.3 仿真实验 | 第28-30页 |
| 2.4 图像滤波增强算法 | 第30-40页 |
| 2.4.1 图像滤波增强算法介绍 | 第30-33页 |
| 2.4.2 图像高维滤波器 | 第33-35页 |
| 2.4.3 Adaptive Manifolds滤波器 | 第35-37页 |
| 2.4.4 仿真实验 | 第37-40页 |
| 2.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第3章 深度卷积神经网络 | 第41-49页 |
| 3.1 引言 | 第41页 |
| 3.2 卷积神经网络 | 第41-47页 |
| 3.2.1 卷积神经网络结构与特点 | 第42-45页 |
| 3.2.2 基于深度卷积网络的图像目标检测 | 第45-47页 |
| 3.3 仿真实验 | 第47-48页 |
| 3.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 基于深度卷积网络的条形码检测 | 第49-53页 |
| 4.1 引言 | 第49-50页 |
| 4.2 基于深度卷积网络的条形码检测流程 | 第50-52页 |
| 4.2.1 MSER方向矫正 | 第50-51页 |
| 4.2.2 条形码检测模型训练 | 第51-52页 |
| 4.2.3 条形码检测 | 第52页 |
| 4.3 本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 实验结果与分析 | 第53-59页 |
| 5.1 引言 | 第53页 |
| 5.2 开发测试环境 | 第53页 |
| 5.3 条形码图像数据集 | 第53-54页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第54-58页 |
| 5.4.1 条形码检测准确率评价指标 | 第54页 |
| 5.4.2 条形码检测准确率测试与结果分析 | 第54-58页 |
| 5.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 第6章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 6.1 总结 | 第59-60页 |
| 6.2 展望 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 附录 | 第66页 |