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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

主要通过运用神经网络的相关内容进行图像识别，目的在于学习神经网络以及图像识别的相关知识，尝试使用图像识别粗略判断地价区域，锻炼编程动手能力。

国内外研究现状

深度学习技术是受到生物学和神经学领域在动物和人脑视觉神经领域的新发现的启发,模拟视觉系统的层次化的工作模式,在人工神经网络的基础上构建具有层次化结构的深度网络模型,给人工神经网络带来了新的发展方向。

2. 研究的基本内容

城市地价被多种因素影响，实际情况多种多样非常复杂，为了简化本次设计的过程，降低难度，我只考虑城市交通对地价的影响。

我要做的就是通过图像识别对一张地图进行识别，从而粗略得出道路密集和稀疏的区域，并由此判断某区域的地价。

简而言之就是研究图像识别对城市地图识别的应用，并且尝试用软件展示效果。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

2018年03月：查阅相关文献资料，完成外文翻译；

2018年03月中：查阅资料，学习神经网络的相关知识；

2018年03月底：查阅资料，学习图像识别的相关知识；

4. 参考文献

1. krizhevsky a,sutskever i,hinton g e. imagenet classification with deep convolutional neural networks[c]// international conference on neural information processing systems.curran associates inc.2012:1097-1105

2. simonyan k,zissrman a. very deep convolutional networks for large-scale image recongnition[j]. computer science,2014

3. he k,zhang x,ren s,et al.deep residuallearning for image recognition[j].