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实时场景识别深度学习模型重构

目录

文档简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

1.3技术现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

1.4本文结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

相关技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.1深度学习基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

2.2场景识别技术发展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

2.3图像处理基础方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

2.4实时性优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

模型体系结构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

3.1网络框架选定．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

3.2特征提取模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

3.3决策融合机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

3.4模型轻量化改造．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

训练与优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

4.1数据预处理方案．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

4.2损失函数构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

4.3训练加速技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

4.4模型瓶颈突破．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

实时场景检测评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48

5.1测试数据集构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49

5.2性能评估指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52

5.3系统响应分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54

5.4对比实验验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．55

系统实现与部署．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．59

6.1硬件平台选型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．60

6.2软件框架搭建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．63

6.3接口设计规范．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．67

6.4部署运维保障．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．67

应用场景分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．69

7.1智能监控实践．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．70

7.2自动驾驶辅助．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．71

7.3智慧城市应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．75

7.4未来扩展可能．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．79

结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．80

8.1研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．