全文总字数：1302字
1. 毕业设计（论文）主要内容：
水下机器人的应用领域已经不断扩大，如海洋研究、海洋开发和水下工程等，其将在海洋环境监测、海洋资源勘察、海洋科学研究中发挥重要作用。
本文将以图像识别为基础，探讨水下机器人在水中通过机器学习进行目标识别进而进行路径规划的方法以及机器人运动控制的相关方法。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1. 学习深度卷积神经网络的基本知识；2. 学习并使用TensorFlow框架；3. 设计实现基于TensorFlow框架下的目标识别系统，并在此基础上进行路径规划的研究；4. 查阅参考文献15篇以上（其中近五年外文文献不少于3篇）；5. 完成不少于12000字的毕业论文撰写并完成答辩的相关工作；6. 完成不低于5000汉字（20000英文印刷符）的教师指定的相关文献的英译汉翻译；7. 完成不少于12幅图设计（包括：电路原理图、流程图、结构框图、程序框图等）。
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
1. 第1-3周 完成题目调研，完成文献阅读，进行相关资料的收集，完成文献综述以及开题报告撰写；2. 第4-5周 学习深度卷积神经网络，完成论文开题；3. 第6-12周 完成深度残差学习网络的搭建使用，撰写论文初稿；4. 第13-15周 测试程序的实际显示效果，并针对使用过程出现的问题进行优化，完成论文修改并提交。
5. 第16周 答辩。
4. 主要参考文献
[1]孙晓燕.基于模糊PID的欠驱动水下机器人路径跟踪方法研究[J].制造业自动化,2015,37(08):145-148.[2]朱大奇,刘雨,孙兵,刘清沁.自治水下机器人的自主启发式生物启发神经网络路径规划算法[J].控制理论与应用,2019,36(02):183-191.[3]Z. Ma and W. Jie, ‘‘Single-scale retinex sea fog removal algorithm fused the edge information,’’ J. Comput.-Aided Design Comput. Graph., vol. 27,no. 2, pp. 217–225, 2015.[4] Z. Tufail K. Khurshid A. Salman I. F. Nizami K. Khurshid B. Jeon "Improved dark channel prior for image defogging using RGB and YCbCr color space" IEEE Access vol. 6 pp. 32576-32587 Jun. 2018.[5]S. Ren K. He R. Girshick J. Sun "Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks" IEEE CVPR 2016.
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