面向电梯维保管理的二维码图像真伪识别方法研究

目录

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第一章绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 图像识别在国内外研究现状及发展趋势

1.2.1基于传统方法的图像识别

1.2.2基于深度学习的图像识别

1.3 本文研究内容和组织结构

第二章图像识别理论基础与性能评价

2.1 引言

2.2 图像识别概述

2.2.1 数据集

2.2.2 数据预处理

2.2.3 特征提取

2.2.4 分类

2.2.5 评价指标

2.3 卷积神经网络理论基础

2.3.1 网络基本结构

2.3.2 损失函数

2.3.3 优化器

2.4 本章小结

第三章构建电梯维保管理图像数据集

3.1 引言

3.2 数据集的属性与特点

3.3 数据的判定标准

3.4 数据的清洗方法

3.4.1 基于背景信息的图像识别

3.4.2 多尺度模板匹配

3.5 本章小结

第四章基于Inception 结构的电梯维保管理图像识别

4.1 引言

4.2 Inception 结构

4.2.1 1×1 卷积

4.2.2 卷积分解

4.2.3 非对称卷积

4.3 使用 Inception构建网络模型结构

4.4 实验与分析

4.4.1 网络训练及设置

4.4.2 数据增强效果对比

4.4.3 辅助分类参数讨论

4.4.4 主流网络性能对比

4.5 本章小结

第五章基于注意力机制的电梯维保管理图像识别

5.1 引言

5.2 图像识别中的注意力机制

5.2.1 空间注意力

5.2.2 通道注意力

5.2.3 混合注意力

5.3 基于注意力机制的电梯维保管理图像识别

5.3.1 Spatial-SE 注意力模块

5.3.2 构建基于注意力机制的网络结构

5.4 实验与分析

5.4.1 维度系数讨论

5.4.2 实验结果与分析

5.4.3 注意力可视化

5.5 本章小结

第六章总结与展望

6.1 本文工作总结

6.2 未来工作展望

致谢

参考文献