1. 毕业设计（论文）主要内容：
深度学习做为一种大数据量的计算方法，传统采用PC的方式难以满足对视频计算的实时化要求。FPGA能够并行处理大量数据，具备有效提高识别速度的优势。
本研究深度学习算法在FPGA上的实现。
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（其中近五年英文文献不少于3篇）
。
3. 研究深度学习算法，并在FPGA上实现。
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 学习深度学习算法的识别过程；9-16周 基于FPGA实现深度学习的识别算法；17周 修改完成毕业论文，答辩。
4. 主要参考文献
[1] Juan P. Ardila, WietskeBijker, Valentyn A. Tolpekin, Alfred Stein. Quantification of crown changes andchange uncertainty of trees in an urban environment.Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, Volume 74, November 2012, Pages41-55
[2] M.V. Eitzel, MaggiKelly, Iryna Dronova, Yana Valachovic, Lenya Quinn-Davidson, Jon Solera, Perryde Valpine. Challenges and opportunities insynthesizing historical geospatial data using statistical models.Ecological Informatics, Volume 31, January 2016, Pages 100-111
[3] Juan P. Ardila, ValentynA. Tolpekin, Wietske Bijker, Alfred Stein. Markov-random-field-based super-resolutionmapping for identification of urban trees in VHR images.Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, Volume 66, Issue 6, November2011, Pages 762-775
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