基于深度学习的下矿人员安保穿戴设备检测系统设计

目录

1绪论

1.1课题研究背景及意义

1.2国内外研究现状

1.3 论文的主要研究内容

1.4 论文的章节安排

2安保穿戴设备检测系统的总体设计

2.1 检测系统的总体方案

2.2 检测系统的功能介绍

2.3 本章小结

3深度学习理论及安保穿戴设备检测算法研究

3.1 卷积神经网络的发展

3.2 卷积神经网络的结构及其训练

3.2.1 卷积神经网络的结构

3.2.2 卷积神经网络的训练

3.3 安保穿戴设备的目标检测算法研究

3.3.1 目标检测算法简介

3.3.2 卷积神经网络的两步检测算法

3.3.3 卷积神经网络的单步检测算法

3.4 本章小结

4 安保穿戴设备检测模型的实验及分析

4.1 准备工作

4.1.1 训练环境搭建

4.1.2 采集数据集

4.1.3 数据集标注

4.2 模型训练及导出

4.2.1 Faster R-CNN网络模型的训练

4.2.2 YOLO v3网络模型的训练

4.2.3 SSD-MobileNet网络模型的训练

4.3 模型测试及分析

4.3.1 Faster R-CNN网络模型实验结果

4.3.2 YOLO v3网络模型实验结果

4.3.3 SSD-MobileNet网络模型实验结果

4.4 本章小结

5 下矿人员安保穿戴设备检测系统的实现

5.1 检测系统的硬件实现

5.1.1 硬件选型

5.1.2 电气接线图

5.2 检测系统的软件实现

5.2.1 上位机界面的UI设计

5.2.2 上位机界面的功能

5.3 本章小结

总结与展望

总结

展望

参考文献

致谢

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