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1. 毕业设计（论文）主要内容：
基于深度神经网络的平面周期靶面特征检测研究主要包括：深度神经网络的结构、平面周期标靶特征点的几种特征提取方法、针孔相机成像模型与相机标定算法。
其中，为了确定空间中某点的三维坐标与其在相机传感器上投影坐标的映射关系,需要根据成像原理,建立相机的数学模型.即求解相机数学模型中的多个参数,这个求解参数的过程称为相机标定。
传统的相机标定方法通常需要清晰的标靶图案来做准确的特征提取，当相机离焦时，标靶图案变得模糊，无法准确提取特征点，这就限制了标定方法的适用范围。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1.查阅不少于15篇相关文献资料，其中外文文献不少于3篇；
2.完成不少于5000字的英文文献翻译；
3.查阅文献资料，撰写开题报告
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
1-2周，查阅相关文献资料，完成英文翻译，完成开题报告；
3-6周，学习深度神经网络的相关资料；
7-9周，学习常见的相机标定方法；
4. 主要参考文献
[1] Z. Zhang, A flexible newtechnique for camera calibration, Pattern Analysis and Machine Intelligence,IEEE Transactions on, 22 (2000) 1330-1334.
[2]Feng, Shijie Zuo, Chao Yin, Wei Gu, Guohua Chen, Qian. (2019). Micro deep learningprofilometry for high-speed 3D surface imaging. Optics and Lasers inEngineering. 121. 416-427. 10.1016/j.optlaseng.2019.04.020.
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