1. 毕业设计（论文）主要内容：
行人检测是ADAS辅助驾驶系统的重要功能，传统的HOG特征 SVM的检测方法存在识别率低、实时性差等问题。
因此，需要对传统算法进行改进，而深度学习将底层特征进行组合，形成更加抽象的高层特征，对目标有更加完整、全面的描述，可以有效提高识别率。
本课题需要实现以下要求：（1）改进传统的滑动窗口搜索策略，提高识别速度；（2）搭建深度卷积神经网络，确定训练策略，提高行人检测识别率。
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2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1. 查阅相关中英文资料，并选择一篇英文文献进行翻译。通过阅读文献了解深度学习在目标检测方面的相关应用；2. 完成翻译两万字符的英文资料；
3. 查阅参考文献15篇（其中英文5篇以上），写出摘要；
4. 在对课题有一定了解的基础上，写出开题报告；
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3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
第一至第二周：查阅设计题目的相关资料；第三至第四周：撰写开题报告，翻译英文资料；
第五周：熟悉基本的图像处理及深度学习知识；
第六周：熟悉Caffe框架，在Linux平台下配置Caffe；
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4. 主要参考文献
[1] 乐毅, 王斌. 深度学习――Caffe之经典模型详解与实战[M]. 北京：电子工业出版社, 2016.[2] 王斌. 基于深度学习的行人检测[D]. 北京: 北京交通大学, 2015.
[3] 曾敏, 周益龙. 基于深度学习模型的行人检测研究与仿真[J]. 南京邮电大学学报(自然科学版), 2015.
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