1. 毕业设计（论文）主要内容：
学习计算机目标检测的相关知识、技术、实现方法, 深入研究深度学习的理论，基于卷积神经网络模型和技术, 设计和实现一个基于卷积神经网络的球场检测算法，并实验验证本算法与传统的图像处理算法的性能。该球场检测算法的主要功能：
（1）对球场进行定位,通过x,y,z,w四个坐标框定球场的位置，得到ROI(region of interest)区域，实现球场的初步提取。
（2）通过进一步处理ROI区域，实现像素级别的球场分割。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
（1）要求在设计的过程中能够按照目标检测方法的原理步骤，有计划分步骤地实施设计工作，包括对视频帧进行处理，找出特征区域，通过深度学习的方法得出识别结果。并且能够贯彻软件工程的思想，进行需求分析，系统设计，编码，测试等工作。
（2） 查阅15篇相关文献（含近五年外文3篇），并每篇书写200—300字文献摘要（装订成册，带封面）。
（3）设计前3周完成开题报告的撰写；翻译与选题相关的英文资料不少于2万英文印刷符号（5000汉字），并装订成册（中英文一起，带封面）。
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
(1) 2019/1/20——2019/2/28：确定选题，阅读文献，分析、总结、确定技术路线，完成并提交开题报告；翻译英文资料并交指导教师检查。
(2) 2019/3/1——2019/4/30：需求分析，系统架构，算法或系统设计，编码、系统测试与完善等。
(3) 2019/5/1——2019/5/25：撰写论文初稿；修改论文，定稿并提交论文评审；提交毕业答辩所需所有文档及资料。(4) 2019/5/26—2019/6/5：准备论文答辩。
4. 主要参考文献
（1）IanGoodfellow.YoshuaBengio. AaronCourville.《深度学习》.人民邮电出版社.2017年8月.
(2) IanGoodfellow.YoshuaBengio.AaronCourville.《DeepLearning》.http://www.deeplearningbook.org.2016
（3）MagnusLieHetland. 《Python基础教程》.人民邮电出版社.2010年7月.
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