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基于深度学习的室内场景目标识别任务书

 2020-02-20 09:02  

1. 毕业设计(论文)主要内容:

计算机视觉在科学研究和工程应用领域都发挥着重要作用,而深度学习的兴起更是为计算机视觉的研究提供了一种强力工具。本题目要求对计算机视觉中的目标识别(检测)技术作相关研究。

基于计算机视觉的目标识别技术已广泛应用于工业、农业、交通、安防、医学等诸多领域。本题目旨在将目标识别技术应用于机器人室内场景的自主导航,为智能仓储、室内智能配送等提供新的技术支持。具体要求如下:1)分析室内场景目标识别在实际应用中的需求,选择合适的场景及目标展开研究;2)建立目标的图像数据集,选择合适的模型和优化方法,训练数据集;3)将该方法应用于实际场景,验证其在图像(或视频)识别上的准确性,要求准确率不低于85%。


2. 毕业设计(论文)主要任务及要求

(1)查阅资料,分析室内场景目标识别的实际应用需求;学习和掌握深度学习和卷积神经网络的基本原理,了解深度学习用于目标识别的常用模型(r-cnn,spp,fast r-cnn,yolo,ssd等);

(2)学习python编程,掌握一种深度学习的基本编程框架(推荐使用tensorflow);

(3)至少掌握一种上述目标识别模型的算法原理,查阅开源代码,并验证该方法在常用数据集上的实现效果;

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3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排

1-3周:查阅参考文献及相关资料;完成外文文献翻译;撰写开题报告;

4-7周:学习python编程,并配置相应的深度学习的环境(推荐anaconda tensorflow),选择合适的场景建立自己的图像数据集;

8-9周:训练数据集并进行准确率验证,分析模型的优缺点;

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4. 主要参考文献

[1]. 周晓彦, 王珂, 李凌燕. 基于深度学习的目标检测算法综述[j]. 电子测量技术, 2017(11):89-93.

[2]. 唐聪, 凌永顺, 郑科栋, et al. 基于深度学习的多视窗ssd目标检测方法[j]. 红外与激光工程, 2018, 003(9).

[3]. 张明, 桂凯. 基于深度学习的室内场景识别的研究[j]. 现代计算机(专业版), 2018(16).

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