电力杆塔视觉检测系统软件设计任务书
2020-02-20 16:05:13
1. 毕业设计(论文)主要内容:
设计开发基于卷积神经网络的图像识别算法,能够从视频中自动识别电力杆塔;基于机器视觉方法,利用多帧图像估算杆塔距离。
2. 毕业设计(论文)主要任务及要求
1.查阅相关资料,整理图像识别与算法等相关基础理论。要求直接与研究内容相关的近5年参考文献不低于15篇,其中外文文献不少于3篇;
2.完成不少于2万英文印刷符(5000汉字)、与设计内容相关的文献翻译工作;
3.能通过深度学习神经网络从视频中识别出电杆。
4.能通过多帧图像计算出相机与电杆距离。
5.撰写一篇不少于12000字的研究论文。
3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排
1-5周:明确研究和设计任务,查阅资料,完成开题报告;
6-10周:完成软件编程,并训练神经网络实现对电杆的识别;
11-14周:完成算法设计,实现电杆距离测量;
15周:完成设计说明书(论文)撰写;
16周:准备论文答辩。
4. 主要参考文献
[1]郭泽芳。图像物体检测深度学习算法综述[J]。机械工程与自动化,2019年01期,ISSN:1672-6413。
[2]张雪芹,魏一凡。基于深度学习的驾驶场景关键目标检测与提取[J]。华东理工大学学报(自然科学版),2019,ISSN:1006-3080
[3]Uccedil;ar A, Demir Y, Güzeli#351; C. Moving towards in object recognition with deep learning for autonomous driving applications[C]. International Symposium on Innovations in Intelligent Systems and Applications. USA: IEEE, 2016:1-5.
[4]Ross Girshick.Fast R-CNN[C]. Proc of the IEEE InternationalConference on Computer Vision.Piscataway:IEEE,2015:1440-1448.