声明
致谢
摘要
1 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 本文工作
1.3 本文结构
2 基于颜色和形状特征的刚性物体检测
2.1 刚性物体检测的定义及应用场景
2.2 相关技术
2.2.1 像素交换及颜色空间
2.2.2 数学形态学
2.2.3 霍夫交换
2.2.4 特征提取与支持向量机
2.3 本文研究
2.3.1 颜色和几何特征结合的火电厂用温度探头检测
2.3.2 几何特征与卷积神经网络结合的中国象棋棋子检测
2.4 实验结果及分析
2.3.1 温度探头检测算法在实际系统中的运行情况
2.3.2 中国象棋棋子检测算法在实际系统中的运行情况
2.4 本章小结
3 基于卷积神经网络的习得物体检测
3.1 习得物体检测的定义及应用场景
3.2 相关技术
3.2.1 卷积神经网络
3.2.2 RCNN
3.2.3 YOLO
3.3 本文研究
3.3.1 基于卷积神经网络的自然场景下的二代身份证检测
3.4 实验结果及分析
3.4.1 三种网络结构的性能对比
3.4.2 训练样本数量对检测效果的影响
3.4.3 测试集上检测效果的定性分析
3.5 本章小结
4 基于似物性估计的任意物体检测
4.1 任意物体检测的定义及应用场景
4.2 相关技术
4.2.1 区域合并方法
4.2.2 窗口评分方法
4.3 本文研究
4.3.1 基于图像分割结构化特征的任意物体检测
4.4 实验结果及分析
4.4.1 特征区分度测试及对比
4.4.2 检测率测试及比对
4.5 本章小结
5 总结与展望
5.1 全文总结
5.2 未来展望
参考文献
在学期间所取得的科研成果