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基于深度学习的车牌识别的研究与应用任务书

 2020-09-01 08:09  

1. 毕业设计(论文)主要内容:

深度学习是近十年来人工智能领域取得的重要突破。它在计算机视觉、图像与视频分析、语音识别、自然语言处理、多媒体等诸多领域的应用跨入高速发展期。随着深度学习发展,计算机视觉领域相关技术大幅提高,针对于人脸识别、车牌识别、行人检测、大规模场景识别的准确性和难度也在大幅提高。论文研究深度学习的理论和方法,深入学习卷积神经网络和循环神经网络,将深度学习应用于车牌识别。

2. 毕业设计(论文)主要任务及要求

1、深入研究深度学习。学习机器学习和深度学习的相关理论和方法。 2、学习卷积神经网络和循环神经网络的理论。 3、Caffe应用。 4、应用实例。

3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排

1、第1周至第2周:查阅有关的参考资料并完成开题报告;阅读顶级会议论文和相关参考文献.

2、第3周至第6周:学习深度学习的相关理论和方法。

3、第7周至第13周:进行相关算法和系统的编码、调试、测试工作。其中第10周左右进行毕业设计中期检查,需要提交论文前三章和毕业设计框架。

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4. 主要参考文献

1、周志华,机器学习,清华大学出版社,2016

2、赵永科,深度学习:21天实战caffe,电子工业出版社,2016

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