基于深度学习的车牌目标检测设计与实现开题报告

 2020-02-10 10:02

1. 研究目的与意义(文献综述)

1.目的:利用深度学习知识来完成一个能够使用所给定的训练集(图片数据源)来达到自动筛选目标——车牌图片的检测软件系统。

该系统旨在帮助人们完成从海量图片数据源中寻找目标图片的工作,同时比起传统方式,要达到性价比更高,资源耗费更少,持续工作时间更长的要求。


2.国内外研究现状:2006年,hinton提出了深层网络训练中梯度消失问题的解决方案:无监督预训练对权值进行初始化 有监督训练微调,是深度学习史上最重要的突破。

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2. 研究的基本内容与方案

1.基本内容: 首先针对车牌目标检测软件系统进行合适的开发工具选择,如程序语言,框架等。

其次要对车牌目标检测软件系统进行总体设计和详细设计,最后进行代码开发工作。


2.目标: 利用卷积神经网络框架来完成一个能够使用所给定的训练集(图片数据源)来达到自动筛选并分类目标——车牌图片的软件系统
3.技术方案:针对目前流行的被应用在深度学习领域上高级程序设计语言,如python语言,r语言等,为了易于上手,得到更多的技术帮助文档从而减少开发过程中解决问题所花费的时间,并且通过对比分析它们的市场受众情况与技术讨论分享情况,后确定选择python程序语言进行开发。

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3. 研究计划与安排

2019/1/19—2018/2/28:确定选题,查阅文献,外文翻译和撰写开题报告;
2018/3/1—2018/4/30:系统架构、程序设计与开发、系统测试与完善;
2018/5/1—2018/5/25:撰写及修改毕业论文;
2018/5/26—2018/6/5:准备答辩。







4. 参考文献(12篇以上)

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[4] 杨真真,匡楠,范露,康彬.基于卷积神经网络的图像分类算法综述[J].信号处理,2018,34(12):1474-1489.
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