| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 缩略词目录 | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12页 |
| 1.2 烟叶分级系统难点 | 第12-14页 |
| 1.2.1 烟叶检测难点 | 第12-13页 |
| 1.2.2 烟叶分级难点 | 第13-14页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3.1 目标检测研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3.2 烟叶分类研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3.3 研究现状总结 | 第16页 |
| 1.4 论文主要研究内容 | 第16-17页 |
| 1.5 论文的组织结构 | 第17-19页 |
| 第二章 深度学习技术介绍 | 第19-31页 |
| 2.1 快速区域卷积神经网络 | 第19-24页 |
| 2.1.1 快速区域卷积神经网络的结构简介 | 第19页 |
| 2.1.2 VG G16模型简介 | 第19-21页 |
| 2.1.3 区域建议网络 | 第21页 |
| 2.1.4 SotfMax分类器 | 第21-23页 |
| 2.1.5 边框回归 | 第23-24页 |
| 2.1.6 非极大值抑制 | 第24页 |
| 2.2 AlexNet图片分类模型 | 第24-30页 |
| 2.2.1 AlexNet模型结构简介 | 第24-25页 |
| 2.2.2 高维多核卷积原理 | 第25-26页 |
| 2.2.3 误差反向传播 | 第26-27页 |
| 2.2.4 局部响应归一化(LRN) | 第27页 |
| 2.2.5 池化 | 第27-28页 |
| 2.2.6 激活函数 | 第28-29页 |
| 2.2.7 随机丢弃(Dropout) | 第29-30页 |
| 2.3 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于深度学习的异常烟检测和正组烟分级 | 第31-44页 |
| 3.1 异常烟检测模型 | 第31-37页 |
| 3.1.1 BEDL异常烟检测集成模型 | 第31-33页 |
| 3.1.1.1 BEDL异常烟检测集成模型描述 | 第31页 |
| 3.1.1.2 BEDL异常烟检测集成模型设计 | 第31-33页 |
| 3.1.2 实验步骤 | 第33-34页 |
| 3.1.2.1 烟叶标注 | 第33页 |
| 3.1.2.2 参数配置与数据准备 | 第33页 |
| 3.1.2.3 训练过程 | 第33-34页 |
| 3.1.2.4 子模型权重系数求解 | 第34页 |
| 3.1.3 实验结果分析 | 第34-37页 |
| 3.1.3.1 异常烟检测模型评价标准 | 第34-35页 |
| 3.1.3.2 实验烟叶数据 | 第35-37页 |
| 3.1.3.3 实验结果分析 | 第37页 |
| 3.2 正组烟分级模型 | 第37-42页 |
| 3.2.1 基于FC-AlexNet网络的正组烟分级模型 | 第37-39页 |
| 3.2.1.1 FC-AlexNet网络的模型描述 | 第37-38页 |
| 3.2.1.2 基于FC-AlexNet网络的正组烟分级模型设计 | 第38-39页 |
| 3.2.2 实验步骤 | 第39-41页 |
| 3.2.2.1 图片预处理 | 第39页 |
| 3.2.2.2 参数配置与数据准备 | 第39-40页 |
| 3.2.2.3 FC-AlexNet网络训练过程 | 第40-41页 |
| 3.2.2.4 FC-AlexNet网络测试过程 | 第41页 |
| 3.2.3 实验结果分析 | 第41-42页 |
| 3.2.3.1 正组烟分级模型评价标准 | 第41-42页 |
| 3.2.3.2 实验结果分析 | 第42页 |
| 3.3 本章小结 | 第42-44页 |
| 第四章 烟叶分级系统的设计 | 第44-50页 |
| 4.1 需求分析 | 第44-45页 |
| 4.1.1 功能需求分析 | 第44页 |
| 4.1.1.1 烟叶正反面识别和分割功能 | 第44页 |
| 4.1.1.2 异常烟检测功能 | 第44页 |
| 4.1.1.3 正组烟分级功能 | 第44页 |
| 4.1.2 非功能需求分析 | 第44-45页 |
| 4.1.2.1 系统性能分析 | 第44-45页 |
| 4.1.2.2 系统集成需求分析 | 第45页 |
| 4.2 系统设计 | 第45-49页 |
| 4.2.1 系统总体设计 | 第45-46页 |
| 4.2.2 系统检测分级模块设计 | 第46页 |
| 4.2.3 系统界面设计 | 第46-47页 |
| 4.2.4 系统数据库表设计 | 第47-48页 |
| 4.2.5 日志系统的设计 | 第48-49页 |
| 4.3 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 烟叶分级系统的实现和测试 | 第50-59页 |
| 5.1 烟叶分级系统的实现 | 第50-54页 |
| 5.1.1 图像采集模块的实现 | 第50页 |
| 5.1.2 图像预处理模块的实现 | 第50-52页 |
| 5.1.3 图像检测分级模块的实现 | 第52页 |
| 5.1.4 基础数据库的实现 | 第52-53页 |
| 5.1.5 用户界面的实现 | 第53页 |
| 5.1.6 日志系统实现 | 第53-54页 |
| 5.2 烟叶分级系统的测试 | 第54-58页 |
| 5.2.1 测试环境和测试样本 | 第54页 |
| 5.2.2 功能测试 | 第54-57页 |
| 5.2.3 性能测试 | 第57页 |
| 5.2.4 系统测试 | 第57-58页 |
| 5.3 本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 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62-65页 |
