基于深度学习的行人检测与跟踪关键技术研究.pdf
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摘要I
AbstractII
第1章绪论1
1.1研究背景及研究意义1
1.2国内外研究现状2
1.2.1计算机视觉技术2
1.2.2目标检测技术4
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基于深度学习的视觉检测若干关键技术研究
一、引言
随着深度学习技术的不断发展，其在计算机视觉领域的应用也日益广泛。视觉检测作为计算机视觉的一个重要应用方向，其应用场景包括但不限于工业生产线的质量检测、安防监控、无人驾驶等领域。深度学习技术为视觉检测提供了新的解决方案，通过深度学习算法可以实现对图像的自动识别、分类、定位等功能，从而大大提高了视觉检测的效率和准确性。本文将重点研究基于深度学习的视觉检测若干关键技术。
二、深度学习在视觉检测中的应用
深度学习在视觉检测中的应用主要体现在对图像的自动识别和分类上。通过构建深度神经网络模型，可以实现对图像的自动学习和特征提取，从而实现对图像的准确分类和
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毕业论文
基于深度学习的智能车辆行人检测技术研究
学生姓名
学院
专业班级
如：2022级本科护理学1班
学号
指导教师
教师职称
完成日期
如2023年4月30日
毕业论文（设计）原创性声明
本人郑重声明：所提交的毕业论文（设计），是本人在导师指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已注明引用的内容外，本毕业论文（设计）不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本研究做出过重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明并表示了谢意。
论文作者签名：日期：年月日
学位论文版权使用授权书
?本学位论文作者完全了解学校有关保障、使用学位论文的规定，同意学校保留并向有关学位论文管理部
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基于深度学习的行人检测方法研究
ResearchonPedestrianDetectionMethodBasedonDeepLearning
摘要
近年来，随着机器视觉领域的快速发展，行人检测技术也越来越受到大众的重视，行人检测技术在汽车驾驶、智能服务机器人和监控识别等领域都发挥着极其重要的作用。其中，深度学习（Deeplearning）作为机器学习的一个重要分支，最早可以追溯到1980年福岛邦彦所最先提出的新认知机，而后受到各大领域科学家的竞相研究。由于一个场景之中，存在各种各样的物体，并且因为光照强度、物体重叠和阴影等因素的影响，传统的行人检测并不能准确检测出
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基于深度学习的行人检测方法研究
Researchonpedestriandetectionmethodbasedondeeplearning
摘要
行人检测是现在火热的研究领域之一，科技在发展，人工智能技术在进步，行人检测算法在多个领域都取得突破。近年来深度学习的应用越来越广泛，技术越来越成熟，在很大程度上提高了行人检测的检测性能。传统的行人检测越来越跟不上时代的发展变化，在检测速度与精度上都有明显不足，因此我们有必要采取新的方法对行人检测技术进行改进。本文分析了传统的行人检测方法，并对行人检测技术进行了改进。首先，对R-CNN、FastR-CNN、FasterR-CN
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基于深度学习的商业街行人检测跟踪算法研究与应用
一、引言
随着人工智能技术的快速发展，深度学习在计算机视觉领域的应用越来越广泛。商业街行人检测与跟踪作为智能监控和智能交通系统的重要组成部分，对于提高城市管理和公共安全具有重要意义。本文旨在研究基于深度学习的商业街行人检测跟踪算法，并探讨其在实际应用中的效果。
二、相关技术概述
2.1深度学习
深度学习是机器学习的一个分支，通过模拟人脑神经网络的工作方式，实现从原始数据中自动提取特征并进行分类、识别等任务。深度学习的核心是神经网络，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
2.2行人检测与跟踪
行人检测与跟踪是计算机视觉领域的重要研
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基于深度学习的商业街行人检测跟踪算法研究与应用.pdf
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摘要I
ABSTRACTIII
第一章绪论1
1.1研究背景及意义1
1.2国内外研究现状2
1.2.1目标检测算法研究现状2
1.2.2目标跟踪算法研究现状4
1.3论文主要研究内容5
1.4论文章节安排6
第二章目标检测与跟踪算法相关理论9
2.1卷积神经网络9
2.1.1卷积层9
2.1.2池化层10
2.1.3全连接层11
2.1.4激活函数11
2.2目标检测相关基础13
2.2.1两阶段目标检测算法13
2.2.2单阶段目标检测算法14
2.3目标跟踪相关基础16
2.3.1卡尔曼滤波16
2.3.2粒子滤波17
2.3.3相似性判断19
2.3.4数据关联19
2.4本章小
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基于深度学习的行人多目标跟踪方法研究
一、引言
在计算机视觉领域，行人多目标跟踪是一个具有挑战性的问题。随着深度学习技术的飞速发展，该问题得到了有效的解决。行人多目标跟踪的主要任务是在视频序列中，对多个行人进行准确、稳定地跟踪，同时处理各种复杂场景下的挑战，如行人遮挡、光照变化、背景杂乱等。本文将基于深度学习技术，对行人多目标跟踪方法进行深入研究。
二、相关工作
在过去的几年里，行人多目标跟踪方法得到了广泛的研究。传统的跟踪方法主要依赖于特征提取和匹配技术，如SIFT、HOG等。然而，这些方法在处理复杂场景时往往难以取得满意的效果。近年来，随着深度学习技术的发展，卷积神经网络（CNN）在特征提
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基于深度学习的脑卒中病灶分割关键技术研究
一、引言
脑卒中是一种常见的神经系统疾病，其发病迅速，对患者的生命健康造成严重威胁。在脑卒中的诊断和治疗过程中，病灶的准确分割是至关重要的。传统的病灶分割方法往往依赖于医生的经验和主观判断，难以保证分割的准确性和一致性。随着深度学习技术的发展，其在医学影像处理中的应用越来越广泛，为脑卒中病灶的准确分割提供了新的解决方案。本文旨在研究基于深度学习的脑卒中病灶分割关键技术，以提高病灶分割的准确性和效率。
二、深度学习在脑卒中病灶分割中的应用
深度学习是一种模拟人脑神经网络的工作方式，通过大量数据的训练和学习，可以自动提取和识别图像中的特征。在医学影像处理中
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基于深度学习的人脸识别关键技术研究.docx
基于深度学习的人脸识别关键技术研究
一、引言
随着人工智能技术的飞速发展，人脸识别技术已成为当今社会的重要研究方向。作为生物特征识别的一种重要手段，人脸识别技术在安全监控、身份认证、智能门禁等领域有着广泛的应用前景。近年来，基于深度学习的人脸识别技术得到了长足的进步，本文将针对基于深度学习的人脸识别关键技术进行深入研究。
二、深度学习在人脸识别中的应用
深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，具有强大的特征提取能力。在人脸识别领域，深度学习技术主要通过训练大量的人脸数据集，提取出人脸的特征信息，从而实现对人脸的识别和分类。目前，深度学习在人脸识别中的应用主要体现在以下几个方面：
1.人脸检测
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基于深度学习的物理层通信关键技术研究
一、引言
随着信息技术的飞速发展，物理层通信技术作为信息传输的核心，其性能的优劣直接关系到整个通信系统的可靠性和效率。近年来，深度学习技术的崛起为物理层通信关键技术的研究提供了新的思路和方法。本文将重点探讨基于深度学习的物理层通信关键技术研究，旨在为未来通信技术的发展提供有益的参考。
二、物理层通信技术概述
物理层通信技术是通信系统中的基础部分，主要负责信息的传输和接收。它涉及到信号的调制、解调、编码、解码等过程，是保证信息传输质量和效率的关键。传统的物理层通信技术主要依赖于人工设计和优化算法，但随着通信系统的复杂性和需求不断提高，传统方法已难以满足实际需
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基于深度学习的行人检测
一、本文概述
随着计算机视觉技术的飞速发展，行人检测作为其中的一项关键任务，已经吸引了越来越多的研究关注。行人检测的主要目标是在复杂的背景中准确地识别并定位出行人的位置，为后续的行人跟踪、行为分析、智能监控等任务提供基础数据。近年来，深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN）的兴起，为行人检测提供了新的解决方案。本文旨在探讨基于深度学习的行人检测技术的最新进展，分析其优缺点，并展望未来的发展趋势。我们将首先介绍行人检测任务的重要性及其面临的挑战，然后详细阐述深度学习在行人检测中的应用，包括各种深度学习模型的设计思路、实现方法以及在实际场景中的性能表现。我们将对基于深度学
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一种基于深度学习的多行人跟踪方法.pdf
(19)国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 113012193 B
(45)授权公告日 2022.07.26
(21)申请号 201911323035.8 (56)对比文件
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《行人再识别关键技术研究》
一、引言
行人再识别（PersonRe-Identification，简称ReID）是计算机视觉领域中一项重要的技术，其目标是在非重叠摄像头视角下，对行人进行跨摄像头识别。随着智能监控系统的广泛应用和城市治安需求的日益增长，行人再识别技术在智能安防、交通管理等领域具有广泛的应用前景。本文将就行人再识别的关键技术进行深入研究，以期为相关领域的研究和应用提供参考。
二、行人再识别的基本原理
行人再识别技术主要依赖于计算机视觉和模式识别技术，通过对行人的外观特征进行提取、比对和识别，实现跨摄像头的行人追踪与识别。其基本原理包括特征提取、特征匹配和行人模型构建三个步骤。
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基于深度学习的海面目标检测与跟踪技术研
究
随着人工智能技术的发展，基于深度学习的海面目标检测与跟踪技术的研究也
越来越受到关注。海洋是我们的生存环境之一，对海面上船只、飞机、潜艇等目标
的监测与跟踪是海上巡逻、救援、军事等领域的重要课题。目前，深度学习在图像
处理领域的应用已经成为人们关注的焦点之一，因此，在海面目标检测与跟踪技术
的研究中也得到了广泛的应用。
一、深度学习在海面目标检测中的应用
深度学习是人工智能技术中的一个分支，能够根据大规模的数据样本进行模型
训练和学习，自动提取特征并进行分类和识别。在海面目标检测中，由于目标的外
观和大小都不确定，传统的算法往往难以取得较好的效果，而
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运动目标检测与跟踪监控系统关键技术研究.pptx
运动目标检测与跟踪监控系统关键技术研究;;引言;随着安防意识的提高，视频监控在各个领域的应用越来越广泛，对运动目标检测和跟踪技术的需求也日益增长。;;;运动目标检测技术研究;运动目标检测是计算机视觉领域的重要研究方向，旨在从视频序列中实时提取和识别运动目标，为后续的目标跟踪、行为分析等任务提供基础数据。;;;光流法利用图像序列中像素点的运动矢量信息来提取运动目标，能够处理动态背景和摄像机运动的情况。;运动目标跟踪技术研究;;;;;监控系统设计与实现;;;;实时显示;实验结果与分析;实验环境;检测算法性能评估;;;结论与展望;;;;THANKS.