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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。

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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

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