基于CNN的人群密度估计算法及实现任务书

 2021-12-22 09:12

全文总字数：1006字

1. 毕业设计（论文）主要内容：

  1. 学习并掌握Python编程；
  2. 学习深度学习及人群密度估计算法原理；
  3. 基于python实现人群密度估计。

2. 毕业设计（论文）主要任务及要求

  1. 编写程序实现基于CNN的人群密度估计；
  2. 撰写格式必须规范；
  3. 阅读的参考文献不少于15篇（其中近5年外文文献不少于3篇)；
  4. 完成不少于12000字的论文的撰写并完成答辩的相关工作；
  5. 完成不低于5000汉字（20000英文印刷符）的教师指定的相关文献的英译汉翻译；
  6. 正文应包含不少于12幅图（包括：电路原理图、流程图、结构框图、程序框图等）。

3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排

  • 第1周—第3周 搜集资料，撰写开题报告；
  • 第4周—第5周 论文开题；
  • 第6周—第12周 撰写论文初稿；
  • 第12周—第15周 修改论文；
  • 第16周 论文答辩

4. 主要参考文献

  1. 张君军, 石志广, 李吉成. 人数统计与人群密度估计技术研究现状与趋势[J]. 计算机工程与科学, 2018, 2: 282-291.
  2. Zhang Y, Zhou D, Chen S, et al. Single-image crowd counting via multi-column convolutional neural network[C]//Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2016: 589-597.
  3. Li Y, Zhang X, Chen D. Csrnet: Dilated convolutional neural networks for understanding the highly congested scenes[C]//Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2018: 1091-1100.
  4. 郭继昌, 李翔鹏. 基于卷积神经网络和密度分布特征的人数统计方法[J]. 电子科技大学学报, 2018, 47(6): 806-813.

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