基于深度学习的水面无人艇船舶检测技术研究

声明

第1章 绪论

1.1研究背景与意义

1.2国内外研究现状

1.2.1船舶检测技术研究现状

1.2.2目标检测技术研究现状

1.3研究内容与论文结构

第2章 深度学习相关理论与工作基础

2.1 深度学习概述

2.2 卷积神经网络

2.2.1 卷积层

2.2.2 池化层

2.2.3 激活函数

2.3 经典的卷积神经网络

2.3.1 VGGNet

2.3.2 ResNet

2.4 数据增强

2.5 深度学习模型框架介绍

2.6 本章小结

第3章 基于深度学习的目标检测改进算法研究

3.1 深度学习目标检测算法

3.1.1 基于区域建议的目标检测算法

3.1.2 基于回归方式的目标检测算法

3.2 SSD算法研究

3.3 改进SSD算法

3.3.1 基础网络改进

3.3.2 改进SSD算法结构

3.3.3 算法网络训练

3.4 本章小结

第4章 基于改进SSD算法的船舶检测与识别实验

4.1 数据集整理及预处理

4.2 网络模型训练

4.3 实验与结果分析

4.3.1 评价指标

4.3.2 系统配置介绍

4.3.3 测试结果与分析

4.4 本章小结

第5章 无人艇视觉系统的设计与实现

5.1 无人艇平台搭建

5.2 视觉系统

5.3 程序设计与实现

5.4 本章小结

总结与展望

1 工作总结

2 未来展望

参考文献

攻读学位期间发表的学术论文和取得研究成果

致谢