1. 研究目的与意义（文献综述）

1.1课题的目的及意义

香烟消费者在选购香烟时通常会根据零售商柜台香烟品牌摆放位置和当地特产香烟进行选购，通常柜台内摆放靠前的香烟品牌销售量会很高，所以烟草厂家对于市场香烟在柜台的摆放顺序，品牌位置十分看重。根据市场规律可以针对全国各地的市场需求，生产对应销量高的香烟，提高生产效率和应用率。以往烟盒在柜台的摆放规律由人工进行市场调研，需花费大量的人力物力，且调研效率低，无法保证调研的精确性。本文研究目的是设计出一个烟盒图片的快速检测与识别系统，该系统能够通过图像处理、特征提取、机器学习、模型训练，用训练的模快速、准确、高效的实现图片识别功能，快速识别卷烟经营户的柜台里摆放的什么品牌的香烟，分别放置在柜台的什么位置，为烟草公司提供相关数据。这种卷烟特征图像处理技术如果大量的应用于现在社会中，必然可以极大地促进香烟制造业的发展。

2. 研究的基本内容与方案

2.1设计的基本内容及要求

学习opencv的相关使用方法，基于opencv实现对卷烟图片的获取；了解卷积神经网络的基本原理，在相关编译软件上完成代码的编写，采用图像处理的方式，快速识别卷烟经营户的柜台里摆放的什么品牌的香烟，分别放置在柜台的什么位置，为烟草公司提供相关数据

3. 研究计划与安排

1）第1-3周 完成题目调研，完成文献阅读，进行相关资料的收集，完成文献综述以及开题报告撰写；

2）第4-5周 学习深度卷积神经网络，完成论文开题；

3）第6-12周 完成深度残差学习网络的搭建使用，撰写论文初稿；

4. 参考文献（12篇以上）

[1] 滕佳东.图像识别系统[m].东北财经大学出版社.2018.2.

[2] 龙虹. 图像识别管理系统[m].北京理工大学出版社.2017.3.

[3] 薛华成．管理信息系统[m]，北京：清华大学出版社，2016．