1. 题目来源
近年来，随着信息技术的快速发展和互联网的普及，图像数据呈爆炸式增长。
人们在日常生活中会接触到大量的图像信息，例如：照片、视频、监控录像等。
如何从海量图像数据中快速、准确地提取有价值的信息，已成为计算机视觉领域的研究热点。
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2. 应完成的主要内容
1.开展成批相似图像中数值标注与识别的需求分析，明确系统的功能需求、性能需求、数据需求等。
2.研究基于深度学习的图像识别算法、图像预处理算法、数值区域定位算法、数值识别算法等关键技术，并完成算法的设计与实现。
3.完成成批相似图像中数值的标注与识别系统的总体设计，包括系统架构设计、功能模块划分、数据流程设计、技术路线选择等。
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3. 基本要求及完成的成果形式
1.掌握图像处理、模式识别、深度学习等相关理论知识。
2.熟悉至少一种编程语言，如Python、Java、C 等，并具备一定的软件开发经验。
3.具备良好的文献检索、阅读和分析能力，能够查阅相关文献并理解其内容。
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4. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
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5. 参考文献（20个中文5个英文）
1.张帆,郭雷,郭宝龙.基于深度学习的多场景图像篡改检测[J].计算机辅助设计与图形学学报,2021,33(03):385-394.
2.刘畅,徐欣,邓成,等.基于深度学习的遥感图像目标检测研究进展[J].遥感学报,2020,24(06):1213-1233.
3.张鑫,刘立波,刘静,等.基于改进YOLOv3的自然场景下交通标志检测[J].计算机应用,2020,40(09):2625-2630 2636.
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