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基于卷积神经网络的船舶类型识别的设计与实现任务书

 2020-04-08 13:21:19  

1. 毕业设计(论文)主要内容:

1)认真学习图像处理以及船舶类型识别、深度学习中的卷积神经网络的相关理论知识;

2)学习和掌握 matlab 图像处理软件;

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2. 毕业设计(论文)主要任务及要求

1)学习和掌握船舶类型识别、深度学习中的卷积神经网络理论和

matlab 相关知识;

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3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排

第1-2 周 查阅、收集卷积神经网络和船舶类型的资料,了解船舶类型识别实现的基本方法,写出开题报告

第3-4 周 确定系统总体方案,学习与神经网络相关的软件函数使用

第5-7 周 设计系统各个模块的流程图及功能设计

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4. 主要参考文献

[1]yin shi-hao, deng ji-cai, zhang da-wei, du jing-yuan. traffic signrecognition based on deep convolutional neural network[j]. optoelectronicsletters, 2017, 12(66).

[2]bendong zhao, huangzhang lu, shangfengchen, junliang liu, dongya wu. convolutional neural networks for time seriesclassification[j]. iet image processing, 2017, 28(1):162-19.

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