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基于深度学习的车辆行为视频识别方法研究及系统实现

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第一章 绪论

1.1 研究背景

1.2 国内外研究现状

1.3 论文研究内容

1.4 论文组织结构

第二章 智能交通系统中的视频处理理论基础

2.1 颜色空间理论

2.2 图像处理理论基础

2.3 视频图像数据获取

2.4 本章小结

第三章 基于 YOLOv3 深度学习的目标检测与跟踪原理

3.1 深度学习理论基础

3.2 基于深度学习的目标检测典型模型理论基础

3.3 YOLOv3基础模型网络结构与实现方法

3.4 YOLOv3性能检测指标

3.5 目标检测网络模型训练

3.6 目标跟踪算法

3.7 本章小结

第四章 智能交通系统中违章检测和抓拍方法研究

4.1 道路信息提取

4.2 车辆违章行为判定算法

4.3 预测抓拍取证算法研究

4.4 本章小结

第五章 智能交通系统中跟踪抓拍系统构建研究

5.1 硬件系统

5.2 软件系统

5.3 系统的构建实现

5.4 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 总结

6.2 展望

致谢

参考文献

作者简介

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著录项

  • 作者

    马沈骐;

  • 作者单位

    东南大学;

  • 授予单位 东南大学;
  • 学科 信息与通信工程
  • 授予学位 硕士
  • 导师姓名 衡伟;
  • 年度 2020
  • 页码
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 TP3TN9;
  • 关键词

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