结合改进差分阈值法和深度神经网络的移动车辆检测技术研究

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第一章 绪论

1.1 研究背景和意义

1.2目标检测与识别概述

1.3 国内外研究现状

1.4 本文研究内容与结构

第二章 深度学习的理论知识及在目标检测领域的应用

2.1 深度学习算法

2.1.1卷积神经网络

2.1.2 深度置信神经网络

2.2 深度学习在目标检测领域上的应用

2.3 本章小结

第三章 基于改进差分阈值法的移动目标检测算法

3.1 差分阈值检测算法

3.1.1 传统的帧间差分阈值算法

3.1.2 三帧差分阈值算法

3.2改进的差分阈值法

3.2.1 背景去除法

3.2.2移动目标分簇法

3.2.3 改进差分阈值的移动目标检测

3.3 本章小结

第四章 基于深度神经网络的目标识别

4.1 基于 YOLO3的目标检测识别

4.2 基于特征提取的深度神经网络部分

4.3 代码层实现

4.4 实验分析

4.5 本章小结

第五章 总结与展望

5.1 工作总结

5.2 未来展望

参考文献

攻读硕士学位期间取得的研究成果

致谢