1. 毕业设计（论文）主要内容：
道路交通中，车辆的准确识别是避免车辆碰撞的重要识别技术基础，针对传统采用小波等方法其识别的准确度较低难以满足实际应用要求，因此有必要研究在小样本条件下的车辆识别，达到快速识别车辆的目的。
本论文在贝叶斯概率网络的基础上，研究基于道路通行条件下的车辆动态识别，通过贝叶斯概率网络，研究贝叶斯概率网络的构造及训练和识别算法，达到提高检测精度的目的。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（其中英文文献不少于2篇）。
2. 完成开题报告。
3. 研究基于贝叶斯概率网络的车辆特征训练及识别。
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 学习相关算法及相应综述表示方法；9-16周 完成贝叶斯概率网络的构造及训练和识别；17周 修改完成毕业论文，答辩。
4. 主要参考文献
[1] Randa Oqab Mujalli,Griselda López, Laura Garach，Bayesclassifiers for imbalanced traffic accidents datasets。AccidentAnalysis Prevention, Volume 88, March 2016, Pages 37-51v
[2] Karim El-Basyouny, TarekSayed．Depth-basedhotspot identification and multivariate ranking using the full Bayes approach.Accident Analysis Prevention, Volume 50, January 2013, Pages 1082-1089
[3] Aritz Pérez, PedroLarraaga, Iaki Inza. Supervisedclassification with conditional Gaussian networks: Increasing the structurecomplexity from naive Bayes
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。
