【摘要】：隨著智能手機(jī)的普及,移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)與我們的生活越來(lái)越息息相關(guān)。近年來(lái),人工智能的蓬勃發(fā)展也引起了新的技術(shù)革命,越來(lái)越多的傳統(tǒng)企業(yè)開(kāi)始關(guān)注人工智能和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)。如何將人工智能和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)結(jié)合是我們接下來(lái)的重要課題。傳統(tǒng)水務(wù)公司人工抄表方式存在著極大的人力物力浪費(fèi),本文將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用到傳統(tǒng)水務(wù)公司的業(yè)務(wù)中,并設(shè)計(jì)了一套基于Android的水表檢測(cè)系統(tǒng)來(lái)改善這一問(wèn)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(xué)習(xí)三種方法檢測(cè)水表圓盤區(qū)域,對(duì)比結(jié)果表明深度學(xué)習(xí)在水表圓盤區(qū)域的檢測(cè)過(guò)程中效果較好。本文設(shè)計(jì)的算法利用全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行水表圓盤的特征提取,特征融合后利用滑動(dòng)窗口提取候選框送入分類層與回歸層。與傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測(cè)不同,本文樣本標(biāo)注是圓形,所以采用蒙特卡洛采樣法計(jì)算候選框與標(biāo)注的交并比(IoU)來(lái)區(qū)分正負(fù)樣本。本文基于深度學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)的水表圓盤區(qū)域檢測(cè)算法是對(duì)深度學(xué)習(xí)應(yīng)用領(lǐng)域的延伸,利用了深度學(xué)習(xí)解決傳統(tǒng)企業(yè)的問(wèn)題,是一次比較創(chuàng)新的嘗試。2.本文基于Android平臺(tái)開(kāi)發(fā)了水表檢測(cè)應(yīng)用。應(yīng)用包括注冊(cè)、登錄、識(shí)別、管理等功能,并且通過(guò)了單元測(cè)試、黑盒測(cè)試和壓力測(cè)試。該客戶端功能完善,用戶體驗(yàn)較好,具有較高實(shí)用性的同時(shí)兼具可擴(kuò)展性。3.本文設(shè)計(jì)的水表檢測(cè)Android應(yīng)用涉及到大量的網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求操作和水表圖片加載。為了提升應(yīng)用性能,節(jié)省系統(tǒng)資源,本文針對(duì)水表檢測(cè)場(chǎng)景設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求框架和圖片緩存框架,大大提高了用戶體驗(yàn)。網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求框架主要利用了多線程技術(shù),緩存技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)傳輸相關(guān)技術(shù),統(tǒng)一管理所有網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求。圖片緩存框架設(shè)計(jì)了多級(jí)圖片緩存統(tǒng)一管理圖片,并實(shí)現(xiàn)了多種緩存淘汰算法。網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求框架與圖片緩存框架均支持動(dòng)態(tài)配置,具有較強(qiáng)的擴(kuò)展性。
【圖文】：

華南理工大學(xué)工程碩士學(xué)位論文form，RHT)被引入到圓形檢測(cè)中[16]，RHT 方法采用數(shù)累計(jì)，投票決定候選圓的位置，最終確定合適的出了改進(jìn)的 Hough 變換，將參數(shù)空間的維數(shù)從 3 維檢測(cè)圓形的時(shí)間和空間復(fù)雜度。實(shí)現(xiàn)原理是利用圓首先基于圓形邊緣點(diǎn)梯度信息檢測(cè)圓形的圓心位置徑長(zhǎng)度[17]。 b) ，半徑為r的圓解析表達(dá)式如公式 2-3 所示：2 2 2( ) ( )i ix a y b r， [ , , ]Ta a b r，其參數(shù)空間為三維。在參數(shù)空間中，參數(shù)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(jīng)進(jìn)入了新的瓶頸期，在原有的方法上使用復(fù)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(xué)習(xí)引入檢測(cè)領(lǐng)域，一舉將 PASCALVOC 2007[33]的檢測(cè)率從 35.1%提升到 53.7%，實(shí)現(xiàn)了質(zhì)的飛躍。繼 2014 年提出 R-CNN 方法之后，Ross Girshick 在 2015 年又在原來(lái)的基礎(chǔ)上推出Fast R-CNN[34]，目的是為了優(yōu)化 R-CNN 的檢測(cè)時(shí)間。Fast R-CNN 的構(gòu)思非常精巧，流程也更為緊湊，大幅提升了目標(biāo)檢測(cè)的速度。同樣使用最大規(guī)模的 VGG 16 網(wǎng)絡(luò)[35]，F(xiàn)astR-CNN 和 R-CNN 相比，訓(xùn)練時(shí)間從 84 小時(shí)減少為 9.5 小時(shí)，訓(xùn)練時(shí)間提升了 9 倍，測(cè)試時(shí)間從 47 秒減少為 0.32 秒，更是提升了 213 倍之多。而準(zhǔn)確率上，，F(xiàn)ast R-CNN 和R-CNN 在 PASCAL VOC 2007 上的準(zhǔn)確率相差無(wú)幾，約在 66%-67%之間。R-CNN 與 FastR-CNN 方法對(duì)比如圖 2-3 所示。
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TH814.2

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本文編號(hào)：2642764