1. 毕业设计（论文）的内容和要求

智能视频监控在人工智能技术的不断发展下得到广泛应用。

计算机从监控视频中自动提取需要的信息（如车牌号、行人、车辆等），可以大大降低人工监控的负担，并在遇到突发情况时及时报警以快速采取应对措施。

例如，对一些重要路口的车流量监控有助于时时了解交通情况，并在交通拥堵的时刻及时汇报给相关人员以采取应对方案。

2. 参考文献

[1] Redmon, Joseph, et al. "You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection." (2015):779-788. [2] Redmon, Joseph, and A. Farhadi. "YOLO9000: Better, Faster, Stronger." (2016):6517-6525. [3] Shafiee, Mohammad Javad, et al. "Fast YOLO: A Fast You Only Look Once System for Real-time Embedded Object Detection in Video." [4] Ross. G, Jeff D, Trevor D and Jitendra M. Region-Based Convolutional Networks for Accurate Object Detection and Segmentation. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 38, NO. 1, Jan 2016. [5] R. B. Girshick. Fast R-CNN. CoRR, abs/1504.08083, 2015. [6] S. Ren, K. He, R. Girshick, and J. Sun, "Faster R-CNN: Towards real-time object detection with region proposal networks,” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 39, pp. 1137-1149, June 2015.

3. 毕业设计（论文）进程安排

1月11之前：下达任务 1月12日～2月28日：布置任务、熟悉课题内容、搜集并阅读中英文书籍和资料 2月25日～3月3日：有针对性的阅读资料、英文翻译 3月4日～3月10日：撰写开题报告、开题，3月6日提交开题报告 3月1日～2月15日：学习并掌握课题所需学科知识，并熟悉相关软件 3月16日～3月28日：相应的算法研究 4月1日～4月28日：主要课题要求的算法实现 4月29日～5月17日：完善程序，中期检查 5月18日～5月26日：撰写毕业论文 5月27日～6月5日：确定毕业论文终稿 6月1日～6月7日：提交所有毕业设计正式材料电子稿，6月6日提交毕业论文 6月8日～6月12日：准备答辩ppt 6月13日～6月14日：答辩