声明
致谢
摘要
1 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 铁路异物检测研究现状
1.2.2 深度神经网络研究现状
1.2.3 研究现状分析
1.3 本文研究内容及章节安排
1.3.1 本文的研究内容
1.3.2 本文的章节安排
2 算法结构设计
2.1 设计方案概述
2.2 数据库及算法设计
2.2.1 数据库
2.2.2 算法设计
2.3 本章小结
3 基于DBN的检测算法设计
3.1 检测算法概述
3.2 训练样本及其预处理
3.2.1 建立训练样本集
3.2.2 样本图像预处理
3.3 检测算法设计
3.3.1 深度神经网络
3.3.2 网络预训练
3.3.3 参数微调
3.4 算法实验及其结果分析
3.4.1 全场景实验
3.4.2 区域场景实验
3.4.3 误判率和漏判率
3.5 本章小结
4 算法泛化性能研究
4.1 不同场景独立实验
4.1.1 数据预处理
4.1.2 算法实验
4.2 混合场景实验
4.3 本章小结
5 结论
5.1 工作总结
5.2 研究展望
参考文献
作者简历
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