基于颜色和形状特征的叶类蔬菜分类研究开题报告
2020-02-20 10:22:30
1. 研究目的与意义（文献综述）
1.目的与意义
1.1课题背景及研究意义、
随着经济水平的不断提高和科技的进步，人们对人工智能的研究不断深入，图像识别技术作为人工智能的一个重要领域有了飞速的发展。目前图像识别技术已经在交通、公安刑侦、通讯等领域有了广泛应用。目前，在水果等农产品的识别分类的研究比较多，而对蔬菜的识别比较少，尤其涉及到叶类蔬菜的识别，数量则是更少了。
2. 研究的基本内容与方案
2.基本内容与技术方案
2.1需要研究的理论与实践
（1）opencv软件的学习与使用
3. 研究计划与安排
3.进度安排
| 时间 | 周数 | 内容 | 要求 |
| 2019年3月1日-3月15日 | 2周 | 文献阅读、开题报告 | 外文文献至少5篇，参考文献至少15篇 |
| 2019年3月16日-3月26日 | 2周 | 图像处理基本知识的学习 | 查阅资料并掌握相关知识 |
| 2019年3月27日-4月2日 | 2周 | 相关思路的确定 | 参照相关论文方案确定思路 |
| 2019年4月3日-4月30日 | 3周 | 系统的整体设计 | 按照开题报告和相关思路进行图像处理 |
| 2019年5月1日-5月14日 | 2周 | 论文初稿 | 字数至少1.5万，其中参考文献至少12篇，外文文献至少2篇 |
| 2019年5月15日-5月22日 | 1周 | 论文修改、打印及装订 | 向老师请教，并对论文细节之处进行修改 |
| 2019年5月23日-5月31日 | 1周 | 论文送审 | 上交论文，并准备答辩 |
| 2019年6月 | 3周 | 论文答辩 |
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4. 参考文献（12篇以上）
4.参考文献
[1]李长有.青椒果实识别系统的设计与实现[d].哈尔滨工业大学,2017
[2]n. an et al, "plant high-throughput phenotyping usingphotogrammetry and imaging techniques to measure leaf length and rosette area," computers and electronics in agriculture, vol. 127, pp. 376-394, 2016.[3]霍志林.食品安全追溯系统中的蔬菜种类识别方法研究[d].中国计量学院,2016
