1. 毕业设计（论文）主要内容：

车辆检测是智能交通系统中的基础组成部分,解决复杂环境下的车辆检测问题有利于提升整个智能交通系统的鲁棒性。

传统的根据人工规则提取特征的车辆检测方法在复杂环境中易受光照、遮挡和形变等因素的影响,泛化能力较差。

而卷积神经网络及其扩展模型在目标检测任务中具有良好的性能。

2. 毕业设计（论文）主要任务及要求

（1）查阅相关文献资料15篇以上（其中近5年外文文献不少于3篇）。

（2）完成开题报告及任务书。

（3）采集道路交通图像数据集。基于设计的卷积神经网络算法训练模型，测试结果。

3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排

（1）第1－4周：查阅相关文献资料，明确研究内容，了解研究所需理论基础。确定方案，完成开题报告。

（2）第5－6周：熟悉掌握基本理论，完成英文资料的翻译，熟悉相关工具软件的使用。

（3）第7－9周：掌握深度学习框架的使用，设计基于卷积神经网络的车辆目标检测算法。

4. 主要参考文献

[1] 周飞燕，金林鹏，董军.卷积神经网络研究综述[j].计算机学报：1229-1251[2017-20-6].

[2] alex krizhevsky, ilyasutskever, geoffrey e. hinton. imagenet classification with deep convolutionalneural networks [c]. advances in neural information processing system, nips 2012

[3] simonyan, karen, and andrew zisserman. "very deepconvolutional networks for large-scale image recognition." arxivpreprint arxiv:1409.1556 (2014).