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1. 毕业设计（论文）的内容和要求
图像文字检测和识别技术有着广泛的应用场景。
已经被互联网公司落地的相关应用涉及了识别名片、识别菜单、识别快递单、识别身份证、识别营业证、识别银行卡、识别车牌、识别路牌、识别商品包装袋、识别会议白板、识别广告主干词、识别试卷、识别单据等等。
已经有不少服务商在提供图像文字检测和识别服务，这些服务商既包括了腾讯、百度、阿里、微软、亚马逊、谷歌等大型云服务企业，也包括了一些活跃在物流、教育、安防、视频直播、电子政务、电子商务、旅游导航等垂直细分行业的服务企业。
2. 实验内容和要求
内容：1. 学习并掌握深度学习相关的语言和工具，了解场景文本检测涉及的相关算法的优劣并选择合适的架构，确定需要的数据集。
2. 对数据进清洗和预处理，对数据集训练测试程序进行编码。
3. 训练发动机孔探影像数据集，生成可靠模型。
3. 参考文献
[1]冯新杰. 面向自然场景汉字识别的非平衡性与抗攻击性研究[D].哈尔滨工业大学,2020.
[2]王润民,桑农,丁丁,陈杰,叶齐祥,高常鑫,刘丽.自然场景图像中的文本检测综述[J].自动化学报,2018,44(12):2113-2141.
[3]Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation, arXiv:1411.4038，Jonathan Long, Evan Shelhamer, Trevor Darrell
4. 毕业设计（论文）计划
2021年1月6-2021年1月13 确定指导教师、申报毕业设计题目，选题，任务书下达，查阅文献，做好开题前期工作。
2021年1月15-2021年2月16 在广泛查阅资料的基础上， 完善课题研究方案，完成外文翻译、文献综述和开题报告等工作。
2021年2月16-2021年3月10 确定具体研究内容，整合发动机孔探影像数据集，编写神经网络，进行英文翻译，编写开题报告2021年3月-2021年4月10 搭建环境，建立模型，对模型进行训练，并对其进行迭代2021年4月10-2021年5月 将模型部署到Web应用2021年5月1-2021年5月15 验证评估程序并且完成论文的撰写2021年5月16-2021年6月15 毕业论文的修改和完成论文答辩
以上是毕业论文任务书，课题毕业论文、开题报告、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
