第一个书签之前
摘 要
Abstract
目 录
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.3 交通标志检测中的技术难点
1.4 论文的主要算法流程
1.5 论文的结构安排
第二章 交通标志图像的预处理
2.1 图像滤波
2.2 雾霾天气图像增强技术及实现
2.2.1 基于直方图均衡化的去雾
2.2.2 基于Retinex理论的去雾
2.2.3 基于暗通道先验理论的去雾
2.3 去光照影响的方法及实现
2.3.1 Gamma校正
2.3.2 归一化的亮度矫正
2.4 本章小结
第三章 基于颜色和形状的交通标志检测
3.1 基于颜色的交通标志检测
3.1.1 RGB分割法
3.1.2 HSV分割法
3.2 基于形状的交通标志检测
3.2.1 形态学处理
3.2.2 候选区域的筛选
3.2.3 基于Hough变换的形状检测算法
3.3 实验结果与分析
3.4 本章小结
第四章 基于深度学习的交通标志检测
4.1 卷积神经网络
4.1.1 卷积层
4.1.2 采样层
4.1.3 激活函数
4.1.4 Softmax分类器
4.2 经典网络结构
4.2.1 LeNet-5网络
4.2.2 AlexNet网络
4.3 迁移学习
4.4 卷积神经网络的训练
4.4.1 获取预训练网络
4.4.2 网络的微调训练
4.5 实验结果与分析
4.6 本章小结
总结与展望
总结
展望
参考文献
致 谢
