1. 毕业设计（论文）主要内容：
分析城市道路变化检测的常用模型，设计实现基于深度神经网络的城市道路变化检测方法；制定城市道路分类标准，完成对模型的定量评价与优化。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1，分析城市道路变化检测的常用模型，设计实现基于深度神经网络的城市道路变化检测方法；
2，制定城市道路分类标准；
3，采集城市道路的遥感数据，制作模型的训练数据集；
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
2019年12月，完成选题，搜集资料，撰写研究现状报告；2020年1月-2月，设计毕业设计研究方案与技术路线；2020年3月-4月，采集数据，设计并调试模型，完成实验的评价；2020年5月，撰写毕业论文。
4. 主要参考文献
1.Shelhamer, E.; Long, J.; Darrell, T. Fully convolutional networks for semantic segmentation. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 2017, 39, 640–651.2. Ronneberger, O.; Fischer, P.; Brox, T. U-Net: Convolutional networks for biomedical image segmentation. In Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention—MICCAI 2015; Navab, N., Hornegger, J., Wells, W.M., Frangi, A.F., Eds.; Springer International Publishing: Cham, Switzerland, 2015; Volume 9351, pp. 234–2413. Huang, G.; Liu, Z.; van der Maaten, L.; Weinberger, K.Q. Densely connected convolutional networks. In Proceedings of the 2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Honolulu, HI, USA, 21–26 July 2017; pp. 2261–2269.4. Zhang, T.; Tang, H. A comprehensive evaluation of approaches for built-up area extraction from landsat oli images using massive samples. Remote Sens. 2019, 11, 2.5. Sun, G.; Huang, H.; Zhang, A.; Li, F.; Zhao, H.; Fu, H. Fusion of multiscale convolutional neural networks for building extraction in very high-resolution images. Remote Sens. 2019, 11, 227.6. Yang, H.; Wu, P.; Yao, X.; Wu, Y.; Wang, B.; Xu, Y. Building extraction in very high resolution imagery by dense-attention networks. Remote Sens. 2018, 10, 1768.
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