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基于深度学习的教室空座智能检测系统 |
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论文目录 |
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摘要 | 第6-7页 | Abstract | 第7页 | 变量注释表 | 第14-15页 | 1 绪论 | 第15-19页 | 1.1 课题研究的背景及意义 | 第15-16页 | 1.2 国内外研究现状 | 第16-18页 | 1.3 论文的主要研究工作及章节安排 | 第18-19页 | 2 教室图像预处理及教室座位再定位 | 第19-30页 | 2.1 教室图像获取 | 第19-20页 | 2.2 图像预处理 | 第20-22页 | 2.3 教室座位区域定位提取算法研究 | 第22-26页 | 2.4 教室座位区域校正方法 | 第26-29页 | 2.5 本章小结 | 第29-30页 | 3 基于卷积神经网络的空座检测算法 | 第30-44页 | 3.1 卷积神经网路基本结构 | 第30-33页 | 3.2 深度学习目标检测算法选择 | 第33-34页 | 3.3 YOLO算法原理分析 | 第34-35页 | 3.4 卷积神经网络训练 | 第35-37页 | 3.5 卷积神经网络训练的优化算法 | 第37页 | 3.6 基于卷积神经网络的教室学生检测 | 第37-43页 | 3.7 本章小结 | 第43-44页 | 4 教室空座智能检测系统实验及结果分析 | 第44-55页 | 4.1 训练数据集 | 第44-45页 | 4.2 实验环境 | 第45-46页 | 4.3 教室空座智能检测系统流程 | 第46-47页 | 4.4 教室图像座位区域再定位结果与分析 | 第47页 | 4.5 教室空座智能检测系统结果与分析 | 第47-54页 | 4.6 本章小结 | 第54-55页 | 5 总结与展望 | 第55-57页 | 5.1 总结 | 第55页 | 5.2 展望 | 第55-57页 | 参考文献 | 第57-61页 | 作者简介 | 第61-62页 | 致谢 | 第62-63页 | 学位论文数据集 | 第63页 |
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