1. 毕业设计（论文）主要内容：
学习车辆检测的相关知识、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对各种交通场景图片中的车辆检测模型。该目标检测系统的主要功能：
（1）该模型通过卷积神经网络提取车辆特征，支持端对端的训练。
（2）克服复杂交通背景图像的干扰，对于输入图像可以检测其中目标车辆的位置，并给出检测矩形框。
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车辆检测方法的原理步骤，有计划分步骤地实施设计工作，包括对交通场景图片进行预处理，通过深度学习的方法学习车辆特征，得出检测结果。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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