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安全门间隙异物地铁安全门检测算法研究

目录

内容描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.1.1地铁运营安全的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.1.2安全门系统的作用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

1.1.3间隙异物对地铁安全的影响．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

1.2.1国外相关研究进展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

1.2.2国内相关研究进展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

1.3研究内容与目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

1.3.1主要研究内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

1.3.2具体研究目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

1.4研究方法与技术路线．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

1.4.1采用的研究方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

1.4.2技术路线设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

安全门间隙异物检测算法基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

2.1图像处理技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

2.1.1图像增强技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

2.1.2图像分割技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

2.1.3图像特征提取技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

2.2机器学习理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

2.2.1监督学习算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

2.2.2无监督学习算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

2.2.3深度学习算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

2.3计算机视觉技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

2.3.1目标检测技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

2.3.2目标识别技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

2.3.3三维视觉技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

基于深度学习的安全门间隙异物检测算法设计．．．．．．．．．．．．．．．40

3.1检测算法总体框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

3.1.1数据采集与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

3.1.2网络模型选择与设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

3.1.3检测算法优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45

3.2数据集构建与标注．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47

3.2.1数据集采集方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48

3.2.2数据集标注规范．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48

3.2.3数据集增强技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50

3.3深度学习模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51

3.3.1卷积神经网络基础