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基于视频的植入广告识别系统设计与实现

论文目录
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-12页
第一章 绪论第12-17页
 1.1 研究背景和意义第12-13页
 1.2 国内外研究现状第13-15页
 1.3 课题目标与研究内容第15页
 1.4 论文组织结构第15-17页
第二章 相关技术介绍第17-26页
 2.1 服务端相关技术第17-19页
  2.1.1 Django框架第17页
  2.1.2 ZooKeeper第17-18页
  2.1.3 Kafka第18-19页
 2.2 数据库技术第19-20页
  2.2.1 关系型数据库MySQL第19页
  2.2.2 键值数据库Redis第19-20页
  2.2.3 文档数据库MongoDB第20页
 2.3 前端相关技术第20-22页
  2.3.1 MVVM模式第20-21页
  2.3.2 Vue框架第21-22页
  2.3.3 ElementUI组件库第22页
 2.4 目标检测相关技术第22-26页
  2.4.1 卷积神经网络第22-24页
  2.4.2 Tensorflow框架第24-26页
第三章 系统需求分析与概要设计第26-44页
 3.1 检测功能需求分析第26-28页
  3.1.1 多种检测输入源支持第26-27页
  3.1.2 多种检测算法接入支持第27-28页
 3.2 后台管理系统功能需求分析第28-31页
  3.2.1 广告数据集管理第28页
  3.2.2 训练任务管理第28-29页
  3.2.3 检测频道管理第29页
  3.2.4 检测任务管理第29-30页
  3.2.5 用户登录与账户与权限管理第30-31页
 3.3 非功能性需求分析第31-32页
  3.3.1 系统界面第31页
  3.3.2 性能需求第31-32页
  3.3.3 稳定性需求第32页
  3.3.4 安全性需求第32页
 3.4 数据存储方案设计第32-39页
  3.4.1 数据存储技术方案选择第32-33页
  3.4.2 广告类别信息与标注数据集存储第33-34页
  3.4.3 算法与训练任务信息存储第34-36页
  3.4.4 频道信息存储第36页
  3.4.5 检测任务信息存储第36-37页
  3.4.6 检测结果存储第37-38页
  3.4.7 用户信息存储第38-39页
  3.4.8 数据库各实体关系图第39页
 3.5 系统概要设计第39-44页
  3.5.1 系统详细架构设计第39-42页
  3.5.2 后台管理系统功能模块设计第42-43页
  3.5.3 后台管理系统前端界面设计第43-44页
第四章 植入广告识别系统详细设计与实现第44-76页
 4.1 广告数据集采集与数据标注第44-49页
  4.1.1 原始图片获取第44-47页
  4.1.2 广告数据标注第47-48页
  4.1.3 数据集增广第48页
  4.1.4 数据集简介第48-49页
 4.2 后台管理系统前后端设计与实现第49-63页
  4.2.1 概要说明第49-50页
  4.2.2 广告标注数据集管理第50-52页
  4.2.3 算法与训练任务管理第52-56页
  4.2.4 检测频道源管理第56-58页
  4.2.5 检测任务管理第58-59页
  4.2.6 检测结果查看与下载第59-60页
  4.2.7 用户账户与权限管理第60-63页
 4.3 检测算法系统接入与具体实现第63-68页
  4.3.1 训练节点接入实现第63-64页
  4.3.2 检测节点接入实现第64-66页
  4.3.3 YOLOv3在植入广告识别中的应用第66-68页
 4.4 多类检测输入源支持实现第68-76页
  4.4.1 基本原理第68-71页
  4.4.2 图片文件分发第71页
  4.4.3 视频文件分发第71页
  4.4.4 UDP组播视频流分发第71-73页
  4.4.5 HLS协议视频流分发第73-74页
  4.4.6 视频流监活模块第74-76页
第五章 系统测试第76-82页
 5.1 系统测试环境第76-77页
 5.2 系统功能测试第77-78页
  5.2.1 服务端数据接口测试第77页
  5.2.2 多检测输入源测试第77-78页
  5.2.3 算法节点测试第78页
  5.2.4 系统整体测试第78页
 5.3 系统性能测试第78-81页
  5.3.1 服务端数据接口性能测试第79页
  5.3.2 帧分发与接收性能测试第79-80页
  5.3.3 算法性能测试与优化第80-81页
 5.4 测试结果总结第81-82页
第六章 总结和展望第82-84页
 6.1 论文总结第82-83页
 6.2 工作展望第83-84页
参考文献第84-87页
致谢第87页

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