基于RNN的车辆类型识别算法研究及实现任务书
2020-03-27 11:27:51
1. 毕业设计（论文）主要内容：
车辆识别是交通中对通行车辆类型识别的重要内容，在交通管理中起到了基础性的统计作用。
本研究针对车辆的类型进行识别，研究RNN在车辆类型识别中的作用，研究提升车辆类型识别的准确率。2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1. 查阅相关文献资料15篇以上（其中英文文献不少于2篇）。
2. 完成开题报告。
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
1-3周 查阅中、英文资料，完成开题报告，完成不少于2万字符的英文翻译任务；
4-8周 学习RNN算法，并研究车辆类型识别方法；
9-16周 实现基于RNN的车辆类型识别；
17周 修改完成毕业论文，答辩。
4. 主要参考文献
[1] haihui xie; qingxiang wu; binshu chen; yanfeng chen; sanliang hong，vehicle detection in open parks using a convolutional neuralnetwork，2015 sixth internationalconference on intelligent systems design and engineering applications (isdea)，year: 2015，pages: 927 - 930
[2] feiyun zhang; xiao xu; yu qiao,deep classification of vehicle makers and models: theeffectiveness of pre-training and data enhancement, 2015 ieee internationalconference on robotics and biomimetics (robio)
year:2015pages: 231 - 236
[3] m. dahmane; s. foucher; m. beaulieu; f. riendeau; y. bouroubi; m. benoit,object detection in pleiadesimages using deep features,2016 ieee internationalgeoscience and remote sensing symposium (igarss),year: 2016
