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基于深度学习的室内场景目标识别开题报告

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1. 研究目的与意义(文献综述)

1 目的意义及国内外研究现状

1.1 目的及意义

人类通过与外界交互信息来认识世界,视觉是其中最重要的途径。现代心理学研究表明,人类通过视觉接受的信息占全部信息量的 83%,图像作为一种重要的视觉信息载体,具有形象直观、内容丰富等特点。图像目标识别就是要用计算机代替人去完成图像目标的分类及识别任务,是图像理解和计算机视觉领域的重要研究内容,也是近年来的研究热点之一。

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2. 研究的基本内容与方案

2 研究的基本内容目标拟采用的技术方案及措施

2.1 研究的基本内容

本文主要是对仓库场景下的目标检测进行研究,利用深度学习的理论知识,选择出一种合理的目标识别的方法,并应用在仓库这个场景中,为机器人提供导航支持。本文的主要研究内容包括:

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3. 研究计划与安排

3 进度安排

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(anaconda tensorflow),选择合适的场景建立自己的图像数据集;

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4. 参考文献(12篇以上)

参考文献

[1]. he k , zhang x , ren s , et al.spatial pyramid pooling in deep convolutional networks for visualrecognition[j]. ieee transactions on pattern analysis amp; machineintelligence, 2014, 37(9):1904-16.

[2]. girshick r , donahue j , darrell t , et al. region-based convolutionalnetworks for accurate object detection and segmentation[j]. ieee transactionson pattern analysis amp; machine intelligence, 2015, 38(1):142-158.

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