基于机器学习的车辆分类算法与实现任务书

 2021-12-27 21:57:44

全文总字数:1233字

1. 毕业设计(论文)主要内容:

本次毕业设计的主要内容是对SAR图像进行预处理,提取合适的特征,然后利用训练样本训练分类器,实现车辆的分类,在测试样本集上验证分类算法。同时进行中外文献的检索和翻译。

2. 毕业设计(论文)主要任务及要求

阅读的参考文献不少于15篇(其中近五年外文文献不少于3篇)。完成开题报告;

完成车辆分类算法,及相关算法实验对比分析;

完成不少于12幅图(包括:流程图、结构框图、程序框图等);

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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 学习和评测SAR图像中的车辆分类方法;

9-14周 完成SAR图像中的车辆分类实现和评测总结;

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4. 主要参考文献

[1] DELLINGER F, DELON J, GOUSSEAU Y, et al.SAR-SIFT: A SIFT-Like Algorithm for SAR Images [J]. IEEE Trans on Geoscience andRemote Sensing, 2015, 53 (1): 453 -466.

[2] FAN Jianwei, WU Yan, WANG Fan, et al. SAR ImageRegistration Using Phase Congruency and Nonlinear Diffusion-Based on SIFT [J].IEEEGeoscience and Remote Sensing Letters, 2015, 12(3): 562 -566.

[3] ZHOU T, PAN J, ZHANG P, et al. Mapping winterwheat with multi-temporal SAR and optical images in an urban agricultural region[J].Sensors,2017,17(6):1210.

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