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當前位置:教育論文中心首頁--碩士論文--基于多特征融合的高填方渠道水泥坡面破損識別方法研究
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基于多特征融合的高填方渠道水泥坡面破損識別方法研究
 
     論文目錄
 
摘要第4-5頁
ABSTRACT第5-6頁
1 緒論第10-16頁
    1.1 研究背景、目的與意義第10-11頁
        1.1.1 課題背景第10頁
        1.1.2 研究目的與意義第10-11頁
    1.2 國內外研究現狀第11-13頁
        1.2.1 國外研究現狀第11-12頁
        1.2.2 國內研究現狀第12-13頁
    1.3 主要技術路線第13-14頁
    1.4 章節安排第14-16頁
2 高填方渠道水泥坡面特征提取的理論基礎第16-28頁
    2.1 HSV第16-18頁
    2.2 Hu不變矩第18-19頁
    2.3 灰度共生矩陣第19-21頁
    2.4 Gabor小波第21-22頁
    2.5 SVM第22-24頁
    2.6 CNN第24-27頁
    2.7 本章小結第27-28頁
3 高填方渠道滲漏檢測系統實現第28-38頁
    3.1 高填方渠道破損等級分析第28-29頁
    3.2 實驗模型設計第29-31頁
    3.3 通信模塊實現第31-34頁
    3.4 渠坡監測界面設計第34-35頁
    3.5 多類分類器評價指標第35-36頁
    3.6 本章小結第36-38頁
4 基于空間域的高填方渠道特征提取第38-48頁
    4.1 顏色直方圖第38-42頁
        4.1.1 HSV量化區間分析第38-40頁
        4.1.2 HSV實驗結果及分析第40-42頁
    4.2 Hu不變矩第42-45頁
        4.2.1 Hu不變矩提取分析第42-43頁
        4.2.2 Hu不變矩實驗結果及分析第43-45頁
    4.3 灰度共生矩陣第45-46頁
        4.3.1 特征提取分析第45-46頁
        4.3.2 灰度共生矩陣實驗結果及分析第46頁
    4.4 空間域誤差分析第46-47頁
    4.5 本章小結第47-48頁
5 基于頻域的高填方渠道特征提取第48-56頁
    5.1 Gabor小波-SVM第48-50頁
    5.2 Gabor小波多尺度多方向頻域分析第50-52頁
        5.2.1 幅值特征第50頁
        5.2.2 Gabor小波多尺度多方向分析第50-52頁
    5.3 實驗結果及分析第52-54頁
    5.4 本章小結第54-56頁
6 基于卷積神經網絡的高填方渠道坡面破損識別檢測第56-70頁
    6.1 卷積神經網絡第56-59頁
        6.1.1 通道原理第56-57頁
        6.1.2 損失函數第57-58頁
        6.1.3 Softmax回歸分析第58-59頁
    6.2 卷積神經網絡的破損檢測算法第59-62頁
        6.2.1 渠坡破損檢測的卷積神經網絡結構第59-60頁
        6.2.2 權值與閾值訓練第60-62頁
    6.3 實驗結果分析第62-68頁
        6.3.1 不同的輸入尺寸的結果分析第63頁
        6.3.2 不同激活函數的結果分析第63-64頁
        6.3.3 學習率控制參數的比較分析第64-65頁
        6.3.4 CNN融合數據處理的結果分析第65-68頁
    6.4 本章小結第68-70頁
7 結論與展望第70-72頁
    7.1 結論第70頁
    7.2 展望第70-72頁
攻讀學位期間發表的學術論文第72-74頁
致謝第74-76頁
參考文獻第76-79頁

 
 
論文編號BS4276165,這篇論文共79
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