【摘要】：隨著智能手機的普及,移動互聯網與我們的生活越來越息息相關。近年來,人工智能的蓬勃發(fā)展也引起了新的技術革命,越來越多的傳統(tǒng)企業(yè)開始關注人工智能和移動互聯網。如何將人工智能和移動互聯網結合是我們接下來的重要課題。傳統(tǒng)水務公司人工抄表方式存在著極大的人力物力浪費,本文將深度學習應用到傳統(tǒng)水務公司的業(yè)務中,并設計了一套基于Android的水表檢測系統(tǒng)來改善這一問題。主要做了以下工作:1.本文分別采用了Hough變換法、最小二乘法以及深度學習三種方法檢測水表圓盤區(qū)域,對比結果表明深度學習在水表圓盤區(qū)域的檢測過程中效果較好。本文設計的算法利用全卷積神經網絡進行水表圓盤的特征提取,特征融合后利用滑動窗口提取候選框送入分類層與回歸層。與傳統(tǒng)的目標檢測不同,本文樣本標注是圓形,所以采用蒙特卡洛采樣法計算候選框與標注的交并比(IoU)來區(qū)分正負樣本。本文基于深度學習設計并實現的水表圓盤區(qū)域檢測算法是對深度學習應用領域的延伸,利用了深度學習解決傳統(tǒng)企業(yè)的問題,是一次比較創(chuàng)新的嘗試。2.本文基于Android平臺開發(fā)了水表檢測應用。應用包括注冊、登錄、識別、管理等功能,并且通過了單元測試、黑盒測試和壓力測試。該客戶端功能完善,用戶體驗較好,具有較高實用性的同時兼具可擴展性。3.本文設計的水表檢測Android應用涉及到大量的網絡請求操作和水表圖片加載。為了提升應用性能,節(jié)省系統(tǒng)資源,本文針對水表檢測場景設計并實現了網絡請求框架和圖片緩存框架,大大提高了用戶體驗。網絡請求框架主要利用了多線程技術,緩存技術和網絡傳輸相關技術,統(tǒng)一管理所有網絡請求。圖片緩存框架設計了多級圖片緩存統(tǒng)一管理圖片,并實現了多種緩存淘汰算法。網絡請求框架與圖片緩存框架均支持動態(tài)配置,具有較強的擴展性。
【圖文】：

華南理工大學工程碩士學位論文form，RHT)被引入到圓形檢測中[16]，RHT 方法采用數累計，投票決定候選圓的位置，最終確定合適的出了改進的 Hough 變換，將參數空間的維數從 3 維檢測圓形的時間和空間復雜度。實現原理是利用圓首先基于圓形邊緣點梯度信息檢測圓形的圓心位置徑長度[17]。 b) ，半徑為r的圓解析表達式如公式 2-3 所示：2 2 2( ) ( )i ix a y b r， [ , , ]Ta a b r，其參數空間為三維。在參數空間中，參數空間幾何表示如圖 2-1 所示。

圖 2-2 R-CNN 算法在 R-CNN 發(fā)表的 2014 年，DPM[32]已經進入了新的瓶頸期，在原有的方法上使用復雜的特征得到的優(yōu)化也十分有限。Ross Girshick 的這一篇論文將深度學習引入檢測領域，一舉將 PASCALVOC 2007[33]的檢測率從 35.1%提升到 53.7%，實現了質的飛躍。繼 2014 年提出 R-CNN 方法之后，Ross Girshick 在 2015 年又在原來的基礎上推出Fast R-CNN[34]，目的是為了優(yōu)化 R-CNN 的檢測時間。Fast R-CNN 的構思非常精巧，流程也更為緊湊，大幅提升了目標檢測的速度。同樣使用最大規(guī)模的 VGG 16 網絡[35]，FastR-CNN 和 R-CNN 相比，訓練時間從 84 小時減少為 9.5 小時，訓練時間提升了 9 倍，測試時間從 47 秒減少為 0.32 秒，更是提升了 213 倍之多。而準確率上，，Fast R-CNN 和R-CNN 在 PASCAL VOC 2007 上的準確率相差無幾，約在 66%-67%之間。R-CNN 與 FastR-CNN 方法對比如圖 2-3 所示。
【學位授予單位】：華南理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TH814.2

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本文編號：2642764