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基于卷积神经网络的放空火炬烟雾识别方法研究
 
     论文目录
 
摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第10-22页
    1.1 课题研究背景及研究意义第10-12页
        1.1.1 研究背景第10-11页
        1.1.2 研究意义第11-12页
    1.2 研究现状第12-17页
        1.2.1 放空火炬燃烧控制系统的烟雾监测方法现状第12-13页
        1.2.2 烟雾检测算法相关研究现状第13-14页
        1.2.3 基于CNN的图像分割的现状及烟雾分割任务的难点第14-16页
        1.2.4 CNN超分辨率算法现状及火炬图像应用的问题第16-17页
    1.3 课题来源第17页
    1.4 研究内容及论文安排第17-22页
第2章 卷积神经网络相关原理及技术第22-34页
    2.1 卷积神经网络基本理论第22-27页
        2.1.1 卷积神经网络基本组成第23-26页
        2.1.2 卷积神经网络的复杂度分析第26-27页
    2.2 卷积神经网络性能优化的基本方法第27-32页
        2.2.1 卷积神经网络结构优化的基本方法第27-30页
        2.2.2 针对烟雾图像的数据增强方法第30-32页
    2.3 本章小结第32-34页
第3章 基于卷积神经网络的烟雾图像分类算法第34-44页
    3.1 烟雾图像分类网络的设计第34-37页
        3.1.1 卷积神经网络可视化分析第34-36页
        3.1.2 卷积神经网络深度设计第36-37页
    3.2 针对烟雾图像特征设计的卷积网络分类算法第37-40页
        3.2.1 烟雾图像分类任务的卷积神经网络结构设计第37-39页
        3.2.2 烟雾图像分类任务的卷积神经网络训练第39-40页
    3.3 实验设计与结果分析第40-43页
    3.4 本章小结第43-44页
第4章 基于卷积神经网络的图像烟雾分割算法第44-60页
    4.1 建立火炬图像烟雾分割数据库第44-47页
        4.1.1 放空火炬图像采集第44-46页
        4.1.2 放空火炬图像分割标注第46-47页
    4.2 基于卷积神经网络的图像烟雾分割算法第47-52页
        4.2.1 基于浅层全卷积网络结构的图像烟雾分割算法第48-50页
        4.2.2 基于多尺度特征复用的全卷积图像烟雾分割算法第50-52页
    4.3 实验设计与结果分析第52-56页
    4.4 基于图像压缩的烟雾分割模型优化第56-59页
    4.5 本章小结第59-60页
第5章 基于卷积神经网络的烟雾图像超分辨率算法第60-68页
    5.1 基于卷积神经网络的烟雾图像超分辨率模型设计第60-63页
        5.1.1 基于卷积神经网络的通用图像超分辨率模型设计第60-62页
        5.1.2 针对烟雾图像的超分辨率模型设计第62-63页
    5.2 实验设计与结果分析第63-67页
    5.3 本章小结第67-68页
第6章 放空火炬烟雾监控系统软件和烟雾监测器设计第68-80页
    6.1 放空火炬烟雾监控软件系统第68-73页
        6.1.1 软件系统的需求分析及设计方案第68-69页
        6.1.2 软件系统的功能介绍第69-73页
    6.2 放空火炬黑烟监测器设计第73-79页
        6.2.1 放空火炬黑烟监测器的需求分析及设计方案第73页
        6.2.2 硬件选型与实物组成第73-79页
    6.3 本章小结第79-80页
结论与展望第80-82页
参考文献第82-88页
攻读硕士学位期间的成果第88页
攻读硕士学位期间所获奖励第88-90页
致谢第90页

 
 
论文编号BS4451600,这篇论文共90
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