文学赏析

水稻害虫图像远程实时采集系统的研制和自动识别技术的研究

水稻害虫图像远程实时采集系统的研制和自动识别技术的研究

------------水稻害虫图像远程实时采集系统的研制和自动识别技术的研究摘要第6-7页ABSTRACT第7-8页第一章绪论第9-17页研究背景、目的及意义第9-11页研究背景第9-10页研究目的及意义第10-11页国内外研究动态第11-13页虫害监测的现状第11-13页卷积神经网络的发展现状第13页本文的研究内容与技术路线第13-15页本文的研究内容第13-14页技术路线第14-15页本章小结第15-17页第二章图像采集系统的设计第17-37页图像采集系统总体设计第17-18页图像采集机械装置第18-20页机械装置整体设计第18-19页滚珠丝杠装置的设计第19页机械装置的参数验算第19-20页控制核心PLC第20-24页的选型第20-21页的定时启动第21-23页控制的总体设计第23-24页拍摄装置第24-30页工业相机第24-28页镜头第28-29页环形光源和光源控制器第29-30页伺服驱动装置第30-33页伺服驱动器及伺服电机第30页伺服驱动器的接线第30-32页伺服驱动系统的控制第32-33页野外图像采集结果第33-36页本章小结第36-37页第三章远程实时传输系统第37-45页/IP协议与Socket第37-38页传输系统总体设计第38-40页客户端和服务器的设计第40-43页客户端的设计第40-42页服务器的设计第42-43页本章小结第43-45页第四章基于卷积神经网络的昆虫图像分类第45-63页图像分类方法第45-46页反向传播算法第46-49页卷积神经网络第49-54页局部感知域和共享权重第49-50页卷积神经网络的前向传播运算第50-51页卷积神经网络的反向传播运算第51-52页回归模型SofMax第52-54页本文卷积神经网络结构的设计第54-56页图像分类及结果第56-61页提取目标样本第56-57页分类过程及结果第57-61页本章小结第61-63页第五章总结和展望第63-65页总结第63页展望第63-65页参考文献第65-69页致谢第69-71页攻读学位期间发表的学术论文目录第71页论文共71页,Copyright(C)AllRightsReserved。

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