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本科生毕业设计报告（论文）撰写规范毕业设计报告（论文）是学生对所从事毕业设计工作和取得成果的完整表述。报告(论文)的撰写是学生基本能力训练的过程。为加强管理，规范写作，提高毕业设计（论文）质量，根据《北华航天工业学院毕业设计（论文）工作暂行规定》制定本规范。一、毕业设计报告（论文）的结构与要求毕业设计报告（论文）包括封面、内容摘要（中英文）、关键词（中英文）、目录、正文、注释、参考文献、附录、致谢等几部分。理工类论文全文不少于万字，设计说明书不少于万字，文科、管理类论文全文为万字左右。（外语专业为8 000～10 000词）。毕业设计报告（论文）一律打印，封面由学校统一印制。（一）题目毕业设计报告（论文）的题目应当简短、明确，有概括性，能体现毕业设计（论文）的核心内容、专业特点和学科范畴。毕业设计报告（论文）题目不得超过25个字，不得设置副标题，不得使用标点符号，可以分行书写，用词必须规范。（二）内容摘要内容摘要应扼要叙述论文的主要内容、特点，文字要精练，是一篇具有独立性和完整性的短文，包括基本研究内容、研究方法、创造方法、创造性成果及其理论与实际意义。内容摘要中不应使用公式、图表，不标注引用文献编号，并应避免将内容摘要撰写成目录式的内容介绍。中文内容摘要应在400字以内，英文内容摘要（Abstract）应与中文内容摘要内容相同。（三）关键词关键词是供检索用的主题词条，应采用能够覆盖毕业设计（论文）主要内容的通用专业术语(参照相应的专业术语标准)，一般列举3～5个，按照词条的外延层次（学科目录分类）从大到小排列。英文关键词（Key words）应与中文关键词相同。（四）目录目录应独立成页，按2～3级标题编写，要求层次清晰，且要与正文标题一致，主要包括内容摘要（中、英文）、正文主要层次标题、参考文献、附录、致谢等，且标明对应页数。（五）正文正文包括绪论（引言）、论文主体和结论等部分。正文必须从页首开始。绪论一般作为专业技术类论文的第1章，应综述前人在本领域的工作成果，说明毕业设计（论文）选题的目的、背景和意义，国内外文献资料情况以及所要研究的主要内容。文管类论文的绪论（引言）一般作为论文的前言，内容包括对写作目的、意义的说明，对所研究问题的认识并提出问题。要写得简明扼要，篇幅不应太长。论文主体是全文的核心部分，应结构合理，层次清晰，重点突出，文字通顺简练。结论是对主要成果的归纳，要突出创新点，以简练的文字对所做的主要工作进行评价。结论一般为500字左右。（六）注释对所创造的名词术语的解释或对引文出处的说明。注释一律采用脚注形式。（七）参考文献参考文献是论文的不可缺少的组成部分。它反映了毕业论文工作中取材的广博程度。毕业论文的参考文献必须是学生本人真正阅读过的。参考文献数量理工类一般在8～10篇，其中学术期刊类文献不少于5篇，外文文献不少于2篇，但对土建类专业，学术期刊类文献和外文文献篇数可酌减，具体数量由相关系确定；文科、管理类一般不少于13篇。其中学术期刊类文献不少于5篇，外文文献不少于2篇。引用网上文献时，应注明该文献的准确网页地址。网上参考文献不包含在上述规定的文献数量之内。产品说明、未公开出版或发表的研究报告等不列为参考文献，有确需说明的可以在致谢中予以说明。不论何种类型的论文都要将其中与所撰写论文内容最直接相关的一篇外文文献译成中文，字数不少于3 000个汉字，并将外文文献原文以及对应的中文译文一并编入附录。（八）附录对不宜放在正文中但对论文确有作用的材料，外文文献及中文译文、冗长公式推导、辅助性数学工具、符号说明（含缩写）、较大型的程序流程图、较长的程序代码段、图纸、数据表格等，可以编制成报告（论文）的附录。附录字数不计入报告应达到的文字数量，篇幅不宜太长，一般不要超过正文。（九）致谢对整个毕业论文工作进行简单的回顾总结，对导师和对为毕业设计（论文）工作、报告（论文）撰写等提供帮助的组织或个人表示感谢。内容尽量简洁明了，实事求是。二、毕业设计报告（论文）排版打印要求论文必须使用标准A4打印纸（厘米×21厘米）、以Word格式编排打印，英文及阿拉伯数字为Times New Roman。页面上、下页边距各厘米，左页边距厘米，右页边距厘米，并按如下要求排版：（一）封面封面采用教务处制定的毕业设计报告（论文）封面。封面所填内容文字格式为宋体、三号字。题目较长的，可以分成两行填写，并注意上下两行匀称、美观。保持封面线形、位置及长度，不得随意改变。（二）内容摘要摘要标题用小二号黑体字居中排印，然后隔行打印摘要的文字部分，摘要内容按照正文要求处理。内容摘要与关键词中英文应各占一页，不设置页码。（三）关键词关键词与内容摘要同处一页，位于内容摘要之后，空一行，另起一行并以“关键词： ”开头(黑体字)，后跟3～5个关键词(字体不加粗)，关键词之间空一字，其他要求同正文。关键词如需转行应同第一个关键词对齐。（四）目录题头“目录”应居中，黑体、小二号字，“目”与“录”之间空两字，段落设置为：段前1行，段后行。然后，隔行打印目录的内容。目录列至正文的2～3级标题以及附录、参考文献和致谢所在页码，标题与页码之间加“…………”连接，并应使用计算机文字处理软件的“插入-索引和目录”自动生成，内容打印要求与正文相同。目录页不设置页码。（五）正文正文必须从正面开始，并设置为第1页。页码在页末外侧打印，用阿拉伯数字编排。1.标题与字号论文题目为黑体、二号字，居中，段落设置为：段前1行，段后1行。论文每级标题的层次代号及字体字号见下表：理工类论文层次代号及说明层次名称 示 例 说 明章 第1章 □□…□（小二号黑体） 章序及章名居中排，章序用阿拉伯数字节 └┘□□…□ （小三号黑体） 题序顶格书写，与标题间空一格，下面阐述内容另起一段条 └┘□□……□ （四号黑体）款 └┘□□……□└┘□□……□□□□…… （小四号黑体） 题序顶格书写，与标题间空一格，下面阐述内容在标题后空一格接排项 └┘└┘(1)□□…□└┘□□…□□…□□□□… （正文用小四号宋体） 题序空二格书写，以下内容接排↑ ↑版心左边线 版心右边线文管类论文层次代号及说明一级标题二级标题三级标题四级标题五级标题 └┘└┘一、□□□□□（小二号黑体）└┘└┘（一）□□□□（小三号黑体）└┘└┘1.□□□□ （ 四号黑体）□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□└┘└┘（1）□□□□ （小四号黑体）□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□└┘└┘①□□□□□ （小四号宋体） 空两格书写空两格书写空两格书写空两格书写空两行书写↑ ↑版心左边线 版心右边线文管类论文在论文题目和第一个一级标题之间必须有一段过渡性的文字；所有的一级子标题和二级子标题之间也必须有一段过渡性的文字。正文一律使用标准小四号宋体字，段落开头空两个字，行间距为固定值20磅；2. 公式与图表正文中的公式原则上居中。如公式前有文字，文字应与正文左侧对齐，公式末尾不加标点。数学表达式必须符合科学表达方式，公式中的乘号必须使用数学符号“×”，不得用星号“*”或字母“x”代替。公式录入必须使用公式编辑器或插入“域”。公式序号一律用阿拉伯数字连续逐章编序，如第2章的第3个公式序号为“（2-3）”，附录2中的第3个公式序号为“（②-3）”等，公式序号的右侧符号靠右边线顶边排写，公式与序号之间不加虚线。公式中第一次出现的物理量应给予注释，注释的转行应与破折号“——”后第一个字对齐，格式见下例：式中└—┘Mf ——试样断裂前的最大扭矩（N•m）；θf ——试样断裂时的单位长度上的相对扭转角，θf = （rad/mm）。公式中应注意分数线的长短（主、副分线严格区分），长分线与等号对齐，如正文中的插图应与文字紧密配合，文图相符，内容正确，绘制规范。理工类论文插图按章编号并置于插图的正下方居中，如第2章的第3个插图序号为“图2-3”，插图序号和图题使用标准五号宋体字。文管类论文插图按自然顺序编号并置于插图的正下方居中，如“图1”，插图不命名，插图序号使用标准五号宋体字。图中的文字应使用没有边框的图文框或文本框，并注意与线段、图形之间的叠放次序及组合关系。如果图中文字或数码过多，也可以使用小五号宋体字或更小的宋体字。引用图应说明出处，在插图序号右上角加引用文献注释编号。正文中的插表不加左右边线。理工类论文插表逐章单独编序，插表序号置于插表的正上方居中，如“表2-3”（插表应有表名）；文管类论文插表全文统一编号，如：“表1”（插表不命名），插表序号及表名使用标准五号宋体字。3. 页眉与页脚论文除封面外，各页均应加页眉，页眉文字居中，为“北华航天工业学院毕业论文”。页眉的文字用华文行楷、五号字，距边界厘米，设置黑色双线磅下边框，应用于段落。论文中的注释，用数字加圆圈标注（如①②…），要求排印在该页页脚。序号按页分别编号，不采用通篇文章统一编号方式。注释只限于写在注释序号出现的同页，不得隔页。文字用五号、宋体字。引文出处的注释也在当页的页脚排印，书写格式同参考文献。所有注释均须采用插入“引用”或“脚注和尾注”的方法生成，脚注和尾注所列的文献应当列入参考文献，但工具书除外。4. 数字正文中除习惯用中文数字表示的以外，一般数字均用阿拉伯数字。具体内容包括：（1）世纪、年代、年、月、日和时刻一律用阿拉伯数字，如20世纪，80年代，4时3刻等。年号要用四位数，如1989年，不能简写为89年；标注时间时，月、日要用两位数，如2007年02月05日。（2）数值与计算（含负整数、分数、小数、百分比、约数等）一律用阿拉伯数字，如，10个月，500多种等。（3）一个数值的书写形式要照顾到上下文。不是出现在一组表示科学计量和具有统计意义数字中的一位数字可以用汉字，如一个人，六条意见。星期的表示一律用汉字，如星期六。邻近两个数字并列连用，表示概数，应该用汉字数字，数字间不用顿号隔开，如三五天，七八十种，四十五六岁，一千七八百元等。（4）数字作为词素构成定型的词、词组、惯用语、缩略语等应当使用汉字。如二倍体，三叶虫，第三世界，“七五”规划，相隔十万八千里等。（5）5位以上的数字，尾数零多的，可以写为以万、亿为单位的数。如345 000 000公里可写为亿公里或34 500万公里。（6）数字的书写一般每两数码占一格，数字间分节不用分位号“，”，凡4位以上的数都从个位起每3位数空半个数码（1/4汉字）。例如：“3 000 000”，小数点后的数从小数点起向右按每三位一组分节。用阿拉伯数字书写的多位数不能从数字中间转行。其他需要注意的还有：（1）所有数码一律采用半角字表示，如1234。（2）使用“首先”、“其次”或“第一”、“第二”等顺序词时，其后不能使用顿号“、”，必须使用逗号“，”，且“首先”、“其次”应与“最后，”相对应。（3）英文字母后不得使用顿号，可根据具体情况分别使用逗号“，”或圆点“.”。（4）英文摘要必须按标准格式书写。标点符号后要加一个空格，不得使用汉语中的专用符号，如书名号“《》”、顿号“、”圆句号“。”等。（5）注意区别外国人名中的分隔符（如马克•吐温）与英语中的缩写符（如），又如:罗伯特•S.卡普兰的英文为：Robert 。（6）破折号（即两字线）为中文状态下“减号键”的上档键“——”，不得连续使用几个减号“-------”。（7）数码和时间区间不得使用连字符“-”或一字线“—”，而应使用动态键盘“标点符号”中的波浪线“～”，如：“x的取值范围为0～30”，“论文写作时间为2001年11月28日～2002年5月28日”。（六）致谢致谢独占一页，题头“致谢”应居中，黑体、小二号字，“致”与“谢”之间空两字，段落设置为：段前1行，段后行，然后另起一行打印致谢的内容。致谢内容按照正文要求处理。（七）参考文献另起页。名称为小二号黑体。独占行，居中，段落设置为：段前1行，段后行。参考文献的内容按文献的重要性程度排序，分别按参考论文（刊物上发表的）、参考书目和其他参考资料（报纸文章、电子文献、网站上发表的等）不同类别列于正文之后。按照GB7714—87《文后参考文献著录规则》规定的格式打印，内容打印要求与设计报告（论文）正文相同。参考文献从页首开始，著录格式如下：A.连续出版物〔序号〕 主要作者．文献题名．刊名，出版年份，卷号(期号)：起止页码．例：〔1〕 袁庆龙，候文义．Ni-P合金镀层组织形貌及显微硬度研究．太原理工大学学报，2001，32(1)：.专著〔序号〕 主要作者．文献题名．版次(第一版省略)．出版地：出版者，出版年：页码．例：〔2〕 刘国钧，郑如斯．中国书的故事．北京：中国青年出版社，1979：115．C.会议论文集〔序号〕 析出责任者．析出题名．见(英文用In)：主编．论文集名．(供选择项：会议名，会址，开会年)出版地：出版者，出版年：起止页码．例：〔3〕孙品一．高校学报编辑工作现代化特征．见：中国高等学校自然科学学报研究会．科技编辑学论文集(2)．北京：北京师范大学出版社，1998：10-22．D.学位论文〔序号〕 主要作者．文献题名．保存地：保存单位，年份：例：〔4〕张和生．地质力学系统理论．太原：太原理工大学，1998：E.报告〔序号〕 主要责任者．文献题名．报告地：报告会主办单位，年份：例：〔5〕冯西桥．核反应堆压力容器的LBB分析．北京：清华大学核能技术设计研究院，1997：F.专利文献〔序号〕 专利所有者．专利题名．专利国别：专利号，发布日期：例：〔6〕姜锡洲．一种温热外敷药制备方案．中国专利：881056078，1983-08-12：G.国际、国家标准〔序号〕 标准代号．标准名称．出版地：出版者，出版年：例：〔7〕GB/T 16159—1996．汉语拼音正词法基本规则．北京：中国标准出版社，1996：H.电子文献〔序号〕 主要责任者．电子文献题名．电子文献的出版或可获得地址(电子文献地址用文字表述)，发表或更新日期/引用日期(任选) ：例：〔8〕姚伯元．毕业设计(论文)规范化管理与培养学生综合素质．中国高等教育网教学研究，2005-2-2：I. 外文文献外文文献列印个市铜中文文献，文献中第一个词和每个实词的第一个字母大写，余者小写；文献中的外文字母一律用正体。例：〔9〕S. Niwa, M. Suzuki and K. Kimura. Electrical Shock Absorber for Docking System in Space. IEEE International Workshop on Intelligent Motion Control, Bogazici University, Istenbul. 1990: 825-830（八）附录名称为小二号黑体。独占行，居中，“附”与“录”之间空两字，段落设置为：段前1行，段后行。每个附录均从页首开始，并在附录起始页的左上角用标准小四号黑体字注明附录序号。附录序号采用“附录1”、“附录2”等，其中外文文献的中文译文作为附录1，外文原文作为附录2。内容格式要求同正文。文管类附录序号相应采用“附录一”、“附录二”等。（九）软件较短的软件流程图和原始程序清单可按软件文档格式附在论文后面，大型软件可根据各专业要求将软件流程图、原始程序清单以及所设计的软件系统刻录在光盘上作为设计成果上交。三、毕业论文（设计）装订顺序定稿需要在左侧装订，在左边竖装两个钉，两钉之间及与页边的距离要匀称、美观。定稿文本的装订顺序具体要求如下：（一）毕业设计报告（论文）封面（二）毕业设计（论文）原创性及知识产权声明（三）内容摘要与关键词（中英文）（四）目录（五）正文（六）致谢（七）参考文献（八）附录封面示例毕业设计报告(论文)报告(论文)题目：作者所在系部：作者所在专业：作者所在班级：作 者 姓 名 ：作 者 学 号 ：指导教师姓名：完 成 时 间 ：北华航天工业学院教务处制中文摘要示例摘 要交会对接技术是发展空间在轨基础设施的关键技术。本文对基于计算机视觉的空间飞行器自动对接系统进行了详细的研究。首先，讨论了许多常规姿态表示方法，并指出姿态表示的复杂性。然后给出李代数法姿态表示和可能的定义。在各种姿态表示下，给出了空间飞行器姿态运动学和动力学方程。为后面建立对接系统数学模型打下了基础……关键词 交会对接 计算机视觉 非线性最小二乘 非线性观测器 非线性控制器外文摘要示例AbstractRendezvous and docking are two of the key techniques to develop an inorbit space infrastructure. In this thesis, an automatic spacecraft docking system based on computer vision is studied in , a number of conventional methods for attitude representation are discussed and their complexity in dealing with the problem of attitude representation are…Key words rendezvous and docking computer vision nonlinear least spuaresnonlinear observer nonlinear controller目录示例（理工类）目 录摘要 ⅠAbstract Ⅱ第1章 绪论 课题背景 交会对接技术发展概况 美国空间交会对接发展概况 俄罗斯空间交会对接发展概况……………………………. 俄罗斯、美国联合飞行 欧空局空间交会对接发展概况 我国的空间交会对接发展概况 相关工作 姿态表示和空间飞行器和运动方程……………………… 对接制导 本文主要研究内容 8第2章 空间飞行器姿态表示和运动方程 ………………………………… 引言 标准正交旋转矩阵姿态表示 10……致谢 53参考文献 54附录1 56附录2 58目录示例（文管类）目 录摘要 ⅠAbstract Ⅱ一、当前国际货币体系的状况及成因 1（一）国际货币体系的状况 2（二）国际货币体系的成因 81．经济上的原因 82．政治上的原因 8二、国际货币新体系构想 12（一）理论界关于国际货币体系的几种设想 12（二）以美元、日元、德国马克为中心的国际货币新体系构想 18三、国际货币体系变革对我国的影响及对策 ………………………………26（一）国际货币体系变革对我国经济的影响 26（二）我国的对策 32……致谢……………………………………………………………………………37参考文献 38附录一 39附录二 43正文示例（理工类）第1章 绪论 课题背景空间科学技术的发展是异常迅速的，每个时期都可以找到一个具有典型代表性的技术成就。通常可以作这样一个概括：50年代为卫星上天时代；60年代为载人飞船（阿波罗）时代；70年代为星际控测时代；80年代为航天飞机时代；90年代为空间站时代。永久性载人空间站是本世纪最复杂、最巨大的航天工程，也可以说是当今空间技术进展的一个重要里程碑[1]。…… 交会对接技术发展概况自从六十年代美、俄罗斯分别在空间轨道上实现了两个飞行器交会对接，至今二十多年来（即美、俄罗斯）已经在轨道上至少成功地进行了160多次交会对接，其中俄罗斯占120多次。俄罗斯在交会对接技术方面居世界领先地位[9]。下面概述美国、俄罗斯和欧空局和我国空间交会对接技术发展状况。 美国空间交会对接发展概况1957年俄罗斯发射了第一颗人造地球卫星[10]，迫使美国迅速作出反应在太空与之竞争。……正文示例（文管类）国际货币新体系构想 （二号黑体）自从本世纪七十年代布鲁顿木森体系互解以来，国际货币体系进入动荡不安的状态。特别是进入九十年代以来，陆续出现墨西哥金融危机、美元对日元和德国马克的大幅度贬值的现象，引起了金融界的恐慌，……近年来，随着我国经济的持续发展和改革开放的不断深化扩大，国际经济的变化也越来越直接地影响我国经济发展。……是摆在我国经济理论界面前的一个重要课题。……一、当前国际货币体系的状况及原因（一）国际货币体系的现状国际货币体系又称国际货币制度，它是指为……（二）国际货币体系的成因造成以上状况的原因既有经济上的，也有政治上的。1．经济上的原因××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××2．政治上的原因××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××（1）(黑体、小四号)×××××①××××××××××××
哥们，每个大学的要求都不一样，就是说没有统一的格式。要是想借鉴可以给你看我们学校的。
《计算机视觉教程》笔记 编著：章毓晋（清华大学电子工程系） 出版社：人民邮电出版社 出版时间： 图像数据文件的格式有很多种，不同的系统平台和软件常使用不同的图像文件格式。 介绍4种应用比较广泛的图像文件格式： BMP格式是Windows环境中的一种标准（但很多Macintosh应用程序不支持它），它的全称是Microsoft设备独立位图（DIB）。 BMP图像文件也称位图文件，其中包括3部分内容： 一个位图文件只能存放一幅图像。位图文件头长度固定为54个字节，它给出图像文件的类型、大小和位图阵列的起始位置等信息。位图信息给出图像的长和宽、每个像素的位数（可以是 1、4、8 和24，分别对应单色、16色、256色和真彩色的情况）、压缩方法、目标设备的水平和垂直分辨率等信息。位图阵列给出原始图像里每个像素的值（每3个字节表示一个像素，分别是蓝、绿、红的值），它的存储格式有压缩（仅用于16色和256色图像）和非压缩两种。 GIF 格式是一种公用的图像文件格式标准，它是 8 位文件格式（一个像素一个字节），所以最多只能存储256色图像。 GIF文件中的图像数据均为压缩过的。GIF文件结构较复杂，一般包括7个数据单元：文件头、通用调色板、图像数据区，以及4个补充区。其中，表头和图像数据区是不可缺少的单元。 一个 GIF 文件中可以存放多幅图像（这个特点对实现网页上的动画非常有利），所以文件头中包含适用于所有图像的全局数据和仅属于其后那幅图像的局部数据。当文件中只有一幅图像时，全局数据和局部数据一致。存放多幅图像时，每幅图像集中成一个图像数据块，每块的第一个字节是标识符，指示数据块的类型（可以是图像块、扩展块或文件结束符）。 TIFF格式是一种独立于操作系统和文件系统的格式（在Windows环境和Macintosh机上都可使用），便于在软件之间进行图像数据交换。 TIFF图像文件包括文件头（表头）、文件目录（标识信息区）和文件目录项（图像数据区）。文件头只有一个，且在文件前端。它给出数据存放顺序、文件目录的字节偏移信息。文件目录给出文件目录项的个数信息，并有一组标识信息，给出图像数据区的地址。文件目录项是存放信息的基本单位，也称为域。从类别上讲，域的种类主要包括基本域、信息描述域、传真域、文献存储和检索域5类。 TIFF 格式的描述能力很强，可制定私人用的标识信息。TIFF 格式支持任意大小的图像，文件可分为 4 类：二值图像、灰度图像、调色板彩色图像和全彩色图像。一个 TIFF 文件中可以存放多幅图像，也可存放多份调色板数据。 JPEG 格式源自对静止灰度或彩色图像的一种压缩标准JPEG，在使用有损压缩方式时可节省的空间是相当大的，目前数码相机中均使用这种格式。 JPEG 标准只是定义了一个规范的编码数据流，并没有规定图像数据文件的格式。Cube Microsystems公司定义了一种JPEG文件交换格式（JFIF）。 JFIF图像是一种使用灰度表示或使用Y，Cb，Cr分量彩色表示的JPEG图像。它包含一个与JPEG兼容的文件头。一个JFIF文件通常包含单个图像，图像可以是灰度的（其中的数据为单个分量），也可以是彩色的（其中的数据是Y，Cb，Cr分量）。Y，Cb，Cr分量与常见的R，G，B三原色的关系如下： TIFF 也支持用JPEG压缩的图像，TIFF文件可以包含直接DCT的图像，也可以包含无损JPEG图像，还可以包含用JPEG编码的条或块的系列（这样允许只恢复图像的局部而不用读取全部内容）。
Automatic Pixel-Level Crack Detection on Dam Surface Using Deep Convolutional Network 论文笔记 论文：Automatic Pixel-Level Crack Detection on Dam Surface Using Deep Convolutional Network Received: 大多数坝面裂缝检测只能实现裂缝分类及粗略的定位。像素级语义分割检测可以提供更加精确直观的检测结果。作者提出一种基于深度卷积网络的坝面裂缝检测算法。首先使用无人机进行数据采集，然后对采集到的图像进行预处理（包括裁剪、手动标注），最后对设计好的CDDS 网络结构进行训练、验证和测试。 与ResNet152-based SegNet U-Net FCN 进行了比较。 大坝是水电站的重要水利建筑物。大坝的安全运行对于水电站有着重要的意义。由于结构变形、地震、水流引起的裂缝对大坝坝体产生严重的影响并威胁到水电站的安全运行。因此，对大坝结构的定期健康评估，特别是对大坝裂缝的检测任务变得尤为重要。 根据大坝裂缝的结构特征以及裂缝强度，人们可以对大坝的结构健康进行评估和监测。传统的大坝裂缝的巡检任务通常基于人工进行检测，但是效率低下、耗时费力，浪费了大量的人工成本，因此对裂缝的自动高效检测是非常必要的。 基于计算机视觉的裂缝检测算法得到了广泛的研究。这些方法大多采用传统的图像处理技术和机器学习方法，以识别出一些简单的结构损伤。这些方法利用手工提取的特征从图像中提取特征，然后评估提取的特征是否表示缺陷。然而，上述方法的结果不可避免地受到主观因素的影响 卷积神经网络（CNN）在图像分类和识别领域取得很大的进步，基于CNN的裂缝检测算法也展示出更优异的表现。大坝裂缝的特点： 修补痕迹、噪声大、背景纹理复杂、非结构化的、分布不均匀、裂缝位置随机、背景模糊等缺点 提出了一种像素级的大坝表面裂缝检测方法，利用深卷积网络进行特征提取。利用浅卷积层的定位特征和深卷积层的抽象特征，进行 多尺度卷积级联融合和多维损失值计算 ，实现裂纹缺陷像素级分割，并以高精度、高效率等优点解决了坝面明显裂缝检测问题，消除了可能存在的安全隐患，确保了坝面安全。实验结果表明，该方法对大坝表面像素级裂缝的检测是最优的。 语义分割 PSPNet [42],ICNet [43], Deeplabv3[44],UNet [45] and SegNet [46] 语义分割网络通常分为编码网络和解码网络。 编码网络： 卷积层：用于提取输入图像的特征 池化层：减小feature map的规模，减轻计算负担。 解码网络： 反卷积层（反褶积层）：上采样还原feature map大小与输入图像相同，并输出预测结果。 编解码网络结构高度对称：同时利用稀疏feature map和稠密feature map。 为了融合sparse 和 dense feature ，采用跳跃模块以连接编解码网络。编码网络： 15 卷积层：3*3 步长1 4 池化层： 2*2 步长2 解码网络： 15 反卷积层 1*1 4池化层 采用dropout和BN防止过拟合。 Skip branch 4个，1*1卷积和反卷积 每个branch计算 branch loss，4个branch loss级联为总损失的一部分。 Skip branch 的输入输出图像大小不变。卷积核的通道数必须等于输入张量的通道数。降采样 取矩阵最大值 卷积核大小 2*2 步长为2。反褶积也叫做转置卷积 通过上采样还原feature map与输入图像大小相同。 上采样方法：反褶积法、 插值法 反褶积法：对张量进行zero-padding填充最外层，再用反褶积核进行反褶积，修剪第一行和最后一行。1000副5472*3648图像使用LEAR软件手动标记。 得到504张数据集，404用于训练，50用于验证，50用于测试。 在Linux系统上使用TensorFlow构建的 在配置了8 GB GPU的HP工作站上执行培训、验证和测试 利用Anaconda建立了CDDS网络的虚拟python环境评价指标： Precision精度表示在所有预测破裂的样本中，样本的基本真实性也被破解的概率。 Recall召回表明在所有标记为开裂的样本中，样本被预测为开裂的概率。当正负样本数量存在较大差距时，仅使用精确性或召回率来评估性能是不合理的。TPR表示所有标记为裂纹的样本中被正确预测为裂纹的概率。TNR代表以标签为背景的所有样本中被正确预测为背景的概率.F-measure考虑到查全率和查准率的综合影响，F-测度是一个综合指标。IoU是目标检测领域中常用的评价定位精度的方法。IoU表示预测结果与地面真实值的交集与联合的交集的比率。大坝表面裂缝图像分为背景和裂缝两类。背景像素的数目远大于裂纹像素的数目。通常情况下，我们会同时计算背景arrears和裂缝arrears，然后以两张arrears的平均数作为最终arrears。IoU值是由背景像素决定的，不能准确表达裂纹的定位精度。使用三种学习速率10^4,10^5,10^6 使用softmax函数计算概率 使用Dice loss计算网络损失。 裂缝骨架提取：快速细化算法 调用OpenCV库，进行计算。 计算裂缝面积及长度宽度。使用其他裂缝数据集进行补充验证 ，在测试数据集上，提出的CDDS网络的裂纹IOU和F测度分别达到和 略。
推荐下计算机视觉这个领域，依据学术范标准评价体系得出的近年来最重要的9篇论文吧： （对于英语阅读有困难的同学，访问后可以使用翻译功能） 一、Deep Residual Learning for Image Recognition 摘要：Deeper neural networks are more difficult to train. We present a residual learning framework to ease the training of networks that are substantially deeper than those used previously. We explicitly reformulate the layers as learning residual functions with reference to the layer inputs, instead of learning unreferenced functions. We provide comprehensive empirical evidence showing that these residual networks are easier to optimize, and can gain accuracy from considerably increased depth. On the ImageNet dataset we evaluate residual nets with a depth of up to 152 layers—8× deeper than VGG nets [40] but still having lower complexity. An ensemble of these residual nets achieves error on the ImageNet test set. This result won the 1st place on the ILSVRC 2015 classification task. We also present analysis on CIFAR-10 with 100 and 1000 layers. The depth of representations is of central importance for many visual recognition tasks. Solely due to our extremely deep representations, we obtain a 28% relative improvement on the COCO object detection dataset. Deep residual nets are foundations of our submissions to ILSVRC & COCO 2015 competitions1, where we also won the 1st places on the tasks of ImageNet detection, ImageNet localization, COCO detection, and COCO segmentation. 全文链接： 文献全文 - 学术范 () 二、Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition 摘要：In this work we investigate the effect of the convolutional network depth on its accuracy in the large-scale image recognition setting. Our main contribution is a thorough evaluation of networks of increasing depth using an architecture with very small (3x3) convolution filters, which shows that a significant improvement on the prior-art configurations can be achieved by pushing the depth to 16-19 weight layers. These findings were the basis of our ImageNet Challenge 2014 submission, where our team secured the first and the second places in the localisation and classification tracks respectively. We also show that our representations generalise well to other datasets, where they achieve state-of-the-art results. We have made our two best-performing ConvNet models publicly available to facilitate further research on the use of deep visual representations in computer vision. 全文链接： 文献全文 - 学术范 () 三、U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation 摘要：There is large consent that successful training of deep networks requires many thousand annotated training samples. In this paper, we present a network and training strategy that relies on the strong use of data augmentation to use the available annotated samples more efficiently. The architecture consists of a contracting path to capture context and a symmetric expanding path that enables precise localization. We show that such a network can be trained end-to-end from very few images and outperforms the prior best method (a sliding-window convolutional network) on the ISBI challenge for segmentation of neuronal structures in electron microscopic stacks. Using the same network trained on transmitted light microscopy images (phase contrast and DIC) we won the ISBI cell tracking challenge 2015 in these categories by a large margin. Moreover, the network is fast. Segmentation of a 512x512 image takes less than a second on a recent GPU. The full implementation (based on Caffe) and the trained networks are available at . 全文链接： 文献全文 - 学术范 () 四、Microsoft COCO: Common Objects in Context 摘要：We present a new dataset with the goal of advancing the state-of-the-art in object recognition by placing the question of object recognition in the context of the broader question of scene understanding. This is achieved by gathering images of complex everyday scenes containing common objects in their natural context. Objects are labeled using per-instance segmentations to aid in precise object localization. Our dataset contains photos of 91 objects types that would be easily recognizable by a 4 year old. With a total of million labeled instances in 328k images, the creation of our dataset drew upon extensive crowd worker involvement via novel user interfaces for category detection, instance spotting and instance segmentation. We present a detailed statistical analysis of the dataset in comparison to PASCAL, ImageNet, and SUN. Finally, we provide baseline performance analysis for bounding box and segmentation detection results using a Deformable Parts Model. 全文链接： 文献全文 - 学术范 () 五、Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision 摘要：Convolutional networks are at the core of most state of-the-art computer vision solutions for a wide variety of tasks. Since 2014 very deep convolutional networks started to become mainstream, yielding substantial gains in various benchmarks. Although increased model size and computational cost tend to translate to immediate quality gains for most tasks (as long as enough labeled data is provided for training), computational efficiency and low parameter count are still enabling factors for various use cases such as mobile vision and big-data scenarios. Here we are exploring ways to scale up networks in ways that aim at utilizing the added computation as efficiently as possible by suitably factorized convolutions and aggressive regularization. We benchmark our methods on the ILSVRC 2012 classification challenge validation set demonstrate substantial gains over the state of the art: 21:2% top-1 and 5:6% top-5 error for single frame evaluation using a network with a computational cost of 5 billion multiply-adds per inference and with using less than 25 million parameters. With an ensemble of 4 models and multi-crop evaluation, we report 3:5% top-5 error and 17:3% top-1 error on the validation set and 3:6% top-5 error on the official test set. 全文链接： 文献全文 - 学术范 () 六、Mask R-CNN 摘要：We present a conceptually simple, flexible, and general framework for object instance segmentation. Our approach efficiently detects objects in an image while simultaneously generating a high-quality segmentation mask for each instance. The method, called Mask R-CNN, extends Faster R-CNN by adding a branch for predicting an object mask in parallel with the existing branch for bounding box recognition. Mask R-CNN is simple to train and adds only a small overhead to Faster R-CNN, running at 5 fps. Moreover, Mask R-CNN is easy to generalize to other tasks, ., allowing us to estimate human poses in the same framework. We show top results in all three tracks of the COCO suite of challenges, including instance segmentation, bounding-box object detection, and person keypoint detection. Without tricks, Mask R-CNN outperforms all existing, single-model entries on every task, including the COCO 2016 challenge winners. We hope our simple and effective approach will serve as a solid baseline and help ease future research in instance-level recognition. Code will be made available. 全文链接： 文献全文 - 学术范 () 七、Feature Pyramid Networks for Object Detection 摘要：Feature pyramids are a basic component in recognition systems for detecting objects at different scales. But pyramid representations have been avoided in recent object detectors that are based on deep convolutional networks, partially because they are slow to compute and memory intensive. In this paper, we exploit the inherent multi-scale, pyramidal hierarchy of deep convolutional networks to construct feature pyramids with marginal extra cost. A top-down architecture with lateral connections is developed for building high-level semantic feature maps at all scales. This architecture, called a Feature Pyramid Network (FPN), shows significant improvement as a generic feature extractor in several applications. Using a basic Faster R-CNN system, our method achieves state-of-the-art single-model results on the COCO detection benchmark without bells and whistles, surpassing all existing single-model entries including those from the COCO 2016 challenge winners. In addition, our method can run at 5 FPS on a GPU and thus is a practical and accurate solution to multi-scale object detection. Code will be made publicly available. 全文链接： 文献全文 - 学术范 () 八、ORB: An efficient alternative to SIFT or SURF 摘要：Feature matching is at the base of many computer vision problems, such as object recognition or structure from motion. Current methods rely on costly descriptors for detection and matching. In this paper, we propose a very fast binary descriptor based on BRIEF, called ORB, which is rotation invariant and resistant to noise. We demonstrate through experiments how ORB is at two orders of magnitude faster than SIFT, while performing as well in many situations. The efficiency is tested on several real-world applications, including object detection and patch-tracking on a smart phone. 全文链接： 文献全文 - 学术范 () 九、DeepLab: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution, and Fully Connected CRFs 摘要：In this work we address the task of semantic image segmentation with Deep Learning and make three main contributions that are experimentally shown to have substantial practical merit. First , we highlight convolution with upsampled filters, or ‘atrous convolution’, as a powerful tool in dense prediction tasks. Atrous convolution allows us to explicitly control the resolution at which feature responses are computed within Deep Convolutional Neural Networks. It also allows us to effectively enlarge the field of view of filters to incorporate larger context without increasing the number of parameters or the amount of computation. Second , we propose atrous spatial pyramid pooling (ASPP) to robustly segment objects at multiple scales. ASPP probes an incoming convolutional feature layer with filters at multiple sampling rates and effective fields-of-views, thus capturing objects as well as image context at multiple scales. Third , we improve the localization of object boundaries by combining methods from DCNNs and probabilistic graphical models. The commonly deployed combination of max-pooling and downsampling in DCNNs achieves invariance but has a toll on localization accuracy. We overcome this by combining the responses at the final DCNN layer with a fully connected Conditional Random Field (CRF), which is shown both qualitatively and quantitatively to improve localization performance. Our proposed “DeepLab” system sets the new state-of-art at the PASCAL VOC-2012 semantic image segmentation task, reaching percent mIOU in the test set, and advances the results on three other datasets: PASCAL-Context, PASCAL-Person-Part, and Cityscapes. All of our code is made publicly available online. 全文链接： 文献全文 - 学术范 () 希望对你有帮助！
计算机视觉技术自20世纪70年代产生以来就得到了全世界的广泛关注。下面是我整理了计算机视觉技术论文，有兴趣的亲可以来阅读一下!
计算机视觉技术的应用研究
摘 要 文章在介绍计算机视觉技术相关内容的基础上，对该技术在工业、农业、林业和农产品检测这四个领域的具体应用进行简要分析。
关键词 计算机;视觉技术;应用研究
中图分类号：TP212 文献标识码：A 文章编号：1671-7597(2013)16-0114-01
计算机视觉技术自20世纪70年代产生以来就得到了全世界的广泛关注。作为一种多学科综合应用下的新技术，随着专家对其研究会的不断深入，其应用领域也越来越广，给人们的生产生活带来了极大方便。
1 计算机视觉技术
计算机视觉技术是在计算机技术应用下发展起来的一种新技术，主要用来研究计算机模拟生物的宏观或外显功能。该技术在应用过程中会涉及到计算机科学、神经生物学、人工智能、模式识别以及图像处理等多个学科，多学科技术的综合运用使得计算机具有了“感知”周围世界的能力，这也正是该技术发挥作用的核心所在。计算机视觉技术的特点就在于，首先，它能在不接触被测者的前提下完成对被测者的检测;其次，该技术应用的领域和检测的对象非常广，能在敏感器件的应用下，完成对人类难以观察到的超声波、微波和红外线等的检测;最后，该技术还突破了人在视觉观察上长时间工作的限制，能对检测对象进行长时间观察。
2 计算机视觉技术在各领域的应用分析
随着计算机视觉技术研究的不断加深，该技术的应用领域也越来越广，下面，本文就选取工业、农业、林业、农产品检测、电力系统自动化及图书馆工作这6个方面对计算机视觉技术的应用进行简要分析。
在工业领域中的应用
工业生产对产品的质量要求极高，计算机视觉技术在工业上的应用主要集中在以下3方面：1)产品形状和尺寸的检测上。对制造业而言，产品的形状和尺寸是否合格直接影响到产品在实际应用过程中作用的发挥。计算机视觉技术的应用能对产品进行二维和三维等几何特征的检测，如产品的圆度、位置及形状等。2)产品零部件缺失情况的检测。在生产线运行过程中，计算机视觉技术能准确检测出产品在生产过程中是否存在铆钉、螺丝钉等零部件的缺失以及产品内部是否在生产过程中掺进杂质等。3)产品表面质量的检测。为了从各个方面保证产品的合格性，对其进行表面质量的检测也是一个极其重要的环节。计算机视觉技术实现了对产品表面的纹理、粗糙度、划痕、裂纹等各方面的有效检测。
在农业生产领域中的应用
该技术在农业领域的应用主要集中在以下两方面：1)对病虫害的预测预报。预测预报作用发挥的关键环节是建立起计算机视觉技术对所有昆虫的识别体系。对昆虫图像识别系统进行数字化建模所使用的方法主要以下2种，一种是运用数学形态学的方法对害虫的边缘进行检测，进而提取害虫的特征;第二种是从昆虫的二值化图像中提取出昆虫的周长、面积和复杂度等基本信息，并对这些信息建立害虫的模板库以实现对昆虫的模糊决策分析。2)对农作物生长的监测。常用的方法就是运用计算机视觉技术下的非接触式监测系统对农作物生长环境下的光照、温度、湿度、风速、营养液浓度等相关因素进行连续地监测，进而判断出农作物长势。
在林业生产中的应用
该技术在林业生产中的应用主要集中在农药喷洒和林木球果采集这两方面。就林业的农药喷洒而言，常规的农药喷洒方式易造成农药的大量流失，不仅达不到防止林业有害生物的目的，还浪费了大量的人力、物力和财力。计算机视觉技术的应用能通过对施药目标图像进行实时分析，得出具体的施药量和准确的施药位置，该技术指导下的施药工作极大发挥了农药的效果。就林木球果采集而言，该采集工作的操作难度一直都很大，我国当前使用的方法主要是人工使用专业工具下的采集以及机械设备运用下的高空作业车采集和摇振采种机采集，这两种方式都存在一定的安全性和效率问题。计算机视觉技术的应用能通过对需要进行采集的林木球果进行图像采集来得出球果所处的具体位置，再结合专业机械手的使用完成球果采集。该技术不仅节省了大量劳动力，还极大提高了采摘效率。
在农产品检测中的应用
农产品在生产过程中受自然环境的影响比较大，所以农产品不仅会产生质量上的差异，还会造成颜色、大小、形状等外观上的极大不同。由于农产品在出售时大多要进行产品等级的划分，所以将计算机视觉技术运用到对其颜色和外形尺寸的检测上，有效达到了对农产品进行检测的目的。通过对外观大小尺寸的检测，不仅提高了对农产品进行分门别类地等级划分的效率，还在很大程度上减少了对产品的损坏;通过对西瓜等农产品进行颜色上的检测，能准确判断其是否成熟，有效避免了人工操作下的失误。
在电力系统自动化中的应用
计算机视觉技术在电力系统自动化应用的表现当前主要表现在以下2个方面：1)在人机界面中的应用。人机界面在运行过程中更加强调人的主体地位，实现了用户对各种效应通道和感觉通道的运用。具体来讲，计算机视觉技术在用户向计算机的输入方面，效应通道实现了手动为主向手、足、口、身体等的转变;在计算机向用户的输出方面，感觉通道实现了视觉为主向触觉、嗅觉、听觉等的转变。2)在电厂煤粉锅炉火焰检测中的应用。对煤粉锅炉火焰的检测既能有效判断锅炉的运行状况，又能在很大程度上实现电厂的安全性运营。由于煤的负荷变化和种类变化会在使着火位置发生移动，所以为了保证炉膛火焰检测的准确性，必须弥补之前单纯应用火焰检测器只能判断有无火焰开关量信号的弊端。计算机视觉技术的应用，就在弥补火焰检测器应用弊端的基础上，实现了对火焰形状的进一步检测。
在图书馆工作中的应用
随着当前数字图书馆和自动化管理系统的建立，计算机技术在图书馆方面的应用越来越广泛。当前计算机视觉技术在图书馆方面的应用主要集中在古籍修补和书刊剔旧这两方面。就古籍修补而言，古籍图书等在收藏的过程中，受温度、湿度、光照等的影响，极易导致纸张变黄、变脆以及虫洞等现象的出现。在进行修补时，依靠计算机视觉技术开展具体的修补工作，能在很大程度上提高修补工作的效率。就书刊剔旧而言，由于图书馆藏书众多，对那些使用率低且较为陈旧的文献资料进行及时地剔除，能实现图书资源的及时更新。计算机视觉技术在该方面的应用，极大地保证了工作的准确性和效率性。
3 结束语
通过以上对计算机视觉技术在工业、农业、林业、农产品检测、电力系统自动化及图书馆工作这6个方面的研究可以看出，随着计算机技术的进一步发展以及计算机与各专业学科的不断渗透，该技术的发展前景和应用领域都将更加广阔。
参考文献
[1]郑加强.基于计算机视觉的雾滴尺寸检测技术[J].南京林业大学学报，2009(09).
[2]沈明彼.计算机视觉技术在社会各领域应用的发展与展望[J].农业机械学报，2012(03).
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CVPR是计算机视觉领域最高级别的会议（CCFA类会议），收录的论文代表了计算机视觉领域的最新发展方向和最高研究水平。cvpr录用标准相当严格，通常会议整体的录取率不超过25%，而口头报告的论文比例更只占5%不到。其会议的组织方是一个循环的志愿群体，其成员遴选一般会在某次会议召开的三年前进行。cvpr的审稿过程中会议的审稿方与投稿方均不知道对方的信息。而且一篇论文经常需要由三位审稿者进行审读。最后再由会议的领域主席(areachair)决定是否接收。所以在各类学术会议统计中，cvpr也被认为有着很强的影响力和很高的排名。自然，cvpr论文的级别就可想而知了，cvpr论文什么级别，可以说其级别相当于顶级SCI期刊论文级别同等甚至更高。cvpr录用标准相当严格，通常会议整体的录取率不超过25%，而口头报告的论文比例更只占5%不到。其会议的组织方是一个循环的志愿群体，其成员遴选一般会在某次会议召开的三年前进行。cvpr的审稿过程中会议的审稿方与投稿方均不知道对方的信息。而且一篇论文经常需要由三位审稿者进行审读。最后再由会议的领域主席(areachair)决定是否接收。所以在各类学术会议统计中，cvpr也被认为有着很强的影响力和很高的排名。自然，cvpr论文的级别就可想而知了，cvpr论文什么级别，可以说其级别相当于顶级SCI期刊论文级别同等甚至更高。
ijcv期刊的水平是比较高的。IJCV是International Journal of Computer Vision(计算机视觉国际期刊)的英文缩写。国际期刊计算机视觉，详细描绘了信息科学与工程这一领域的快速发展。一般性发表的文章提出广泛普遍关心的重大技术进步。短文章提供了一个新的研究成果快速发布通道。综述性文章给与了重要的评论，以及当今发展现状的概括。
主要内容包括：数学，物理，计算机视觉计算方面：图像的形成，处理，分析和解释;机器学习方法，统计方法，传感器。
应用：基于图像的绘制，计算机图形学，机器人，照片判读，图像检索，视频分析和注释，多媒体等。
我给你一个题目，如果你写出来了，我保你论文得优秀。因为当年我就是选这个题目得的优秀。刚才我在网上搜了一下，网上还是没有与这个系统相关的论文。 《高考最低录取分数线查询系统》基本思想很简单，现在的高考分数线查询是很繁琐的，需要先把分数查出来，然后根据录取指南再找你的分数能被录取的学校，高考过的都知道，高考报考指南是一本多么厚的书。所以，这个系统的思想就是：你用所有高校近十年的录取分数线建立一个数据库，然后开发一个系统，当你输入查询命令的时候（查询命令可以用1，2，3这三个数来代替，用flog实现；输入1，查询的是符合你所输入的分数以下的所有高校信息；输入2，查询的是符合你所输入分数段之间的所有高校信息；输入3，查询大于你所给的分数线的高校信息。）当然，你可以再加上一些附加的功能。大致思想就这些。 郑州今迈网络部竭诚为你解答，希望我的答案能帮到你！
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学术堂提供了十五个新颖的计算机毕业论文题目，希望能帮助大家：1、基于特征提取的图像质量评价及计算机辅助诊断2、多功能体育馆音质控制计算机仿真实例对比研究3、中职计算机应用基础课游戏化学习软件的设计研究4、基于图像的计算机物体识别研究5、中职计算机生态课堂高效教学策略的实践性研究6、基于计算机视觉的胶囊缺陷检测系统的设计与实现7、计算机网络信息安全风险评估标准与方法研究8、基于计算机视觉的表面缺陷检测及应用9、擦窗机伸缩臂计算机辅助设计系统研究10、基于乳腺癌计算机辅助诊断的病理图像分析11、面向创新创业的民办高校计算机基础课程教学改革研究12、中职学校计算机类课程作业提交与评价系统研究13、基于物联网的计算机监控系统设计与开发14、基于计算机视觉的皮革测配色研究15、基于计算机视觉的杂草种子鉴别
不管是导师还是读者，评判论文的第一感是先审核题目，选题是撰写论文的奠基工程，在一定程度上决定着论文的优劣。下面我给大家带来2021各方向硕士论文题目写作参考，希望能帮助到大家!
计算机硕士论文题目选题参考
1、基于特征提取的图像质量评价及计算机辅助诊断
2、多功能体育馆音质控制计算机仿真实例对比研究
3、中职计算机应用基础课游戏化学习软件的设计研究
4、基于图像的计算机物体识别研究
5、中职计算机生态课堂高效教学策略的实践性研究
6、基于计算机视觉的胶囊缺陷检测系统的设计与实现
7、计算机网络信息安全风险评估标准与 方法 研究
8、基于计算机视觉的表面缺陷检测及应用
9、擦窗机伸缩臂计算机辅助设计系统研究
10、基于乳腺癌计算机辅助诊断的病理图像分析
11、面向创新创业的民办高校计算机基础课程教学改革研究
12、中职学校计算机类课程作业提交与评价系统研究
13、基于物联网的计算机监控系统设计与开发
14、基于计算机视觉的皮革测配色研究
15、基于计算机视觉的杂草种子鉴别
16、基于计算机视觉的花卉分级系统研究
17、计算机辅助景观表现研究
18、基于计算机视觉的水面智能监控研究
19、计算机辅助飞机铆钉连接优化设计
20、非相似平台管理计算机的余度管理技术研究
21、基于图像形状特征量的计算机辅助肝硬化检测研究
22、乳腺肿瘤超声剪切波弹性图像的计算机辅助诊断
23、面向老龄用户的计算机界面交互模式研究
24、培养中职计算机网络专业学生综合实践能力的 措施 研究
25、基于动态部分可重构FPGA的计算机组成原理实验平台设计
26、三值光学计算机解码器中并行感光阵列的设计
27、基于中国虹计算机的文件管理系统设计与研究
28、计算机网络虚拟实验教学平台的设计与实现
29、基于计算机视觉的油菜生长过程自动识别研究
30、基于计算机视觉的火焰三维重建算法的研究
31、企业内网计算机终端软件补丁管理系统的研究与设计
32、治安监控中基于计算机视觉的异常行为检测技术研究
33、集成无线体域网穿戴式计算机设计
34、基于计算机视觉的疲劳驾驶检测技术研究
35、基于MRI的肝脏病变计算机辅助诊断
36、基于模糊认知图的计算机在线证据智能分析技术研究
37、基于录像分析的高职计算机微课设计的案例研究
38、动态可重构穿戴计算机软件平台的设计与实现
39、计算机视觉中可变特征目标检测的研究与应用
40、基于计算机视觉的单体猪喘气行为视频特征表达方法研究
41、基于计算机视觉的指针式电表校验的关键技术研究
42、基于计算机视觉的车牌识别系统的算法研究
43、乐山计算机学校学生管理系统设计与实现
44、基于计算机视觉微测量技术研究
45、基于计算机视觉的枸杞分级方法研究
46、基于计算机视觉的外膜厚度测量方法的研究
47、基于计算机视觉的车道偏离预警算法研究
48、节能监管计算机联网多参数计量控制系统
49、点状开发建设项目水土保持方案计算机辅助编制系统研发
50、大学计算机课程实验教学平台的设计与实现
51、肠癌计算机辅助识别算法的研究
52、计算机联锁安全关键软件可靠性设计
53、计算机视觉在织物疵点自动检测中的应用研究
54、数字水印技术在计算机辅助评卷系统中的应用研究
教育 硕士论文题目
1、帮助学生掌握数学解题策略的实验与研究
2、中学数学合情推理教学现状调查和分析
3、中小学数学估算的教与学
4、培养中专生数学应用能力的研究
5、中美高中课程标准下数学探究的比较研究
6、 高中数困生良好数学思维品质培养研究
7、高一学生数学概括能力培养的实验 研究
8、网络环境下高中数学教学模式研究
9、新课标下促进学生数学学习正迁移的研究
10、基于新课程的初中数学自主学习课堂教学的实践与研究
11、中学生对数学公式的记忆特点研究
12、TI-92技术在高中数学新课程算法教学中的应用
13、数学史在中学数学教育中的教学价值
14、在数学教学中，指导学生掌握数学学习策略的实践研究
15、全国高考试题与高中数学竞赛试题相关性研究
16、新课程下初中数学学习过程评价的实验与研究
17、职高《数学》课程探究性学习的实践研究
18、培养数学学习迁移能力的课堂教学策略
19、在高中数学学习中自我监控能力培养策略的研究
20、中专班《数学实验》选修课的研究与实践
21、初中生数学思维过程的研究及数学思维能力的培养
22、培养高中生数学直觉思维能力的途径
23、论现行初中数学课堂练习及单元测验的改革
24、网络环境下“中学数学实验课”教学设计与评价的实践研究
25、高一学生函数概念学习障碍及教学对策
26、师范生数学语言表达能力的实验研究
27、职业中学数学教学中融入数学史教学的实践研究
28、高中数学教学中小组合作学习的实践与研究
29、高中数学新课程《球面上的几何》的教学实验与研究
30、数学发现法教学的课堂实施研究
31、开展初中“ 反思 性数学学习”的研究与实践
32、初中数学新课程下小组合作学习的研究与实验
33、以“教学反思”为载体的小学数学教师培训的研究
34、技校兴趣缺乏型数困生的现状及教学研究
35、中学数学课堂探究式教学模式的理论和实践研究
36、数学交流探究
37、论数学课程的情感与态度目标
38、数学课堂探究性教学的理论与实践研究
39、中学数学教师评价研究
40、五年一贯制师范数学课程设置研究
41、 高二数学 优秀生与学困生的解题策略比较研究
42、建构主义及其观点下的《全日制义务教育数学课程标准》(初中部分)解析
43、新课程标准下弗赖登塔尔数学教学原则在我国小学及初中低年级数学教学中的应用构想
44、在高中数学教学中运用《几何画板》进行数学实验的探索与实践
45、数学历史名题作为研究性学习的开发与实验研究
46、普通高中几何课程体系实施研究
47、中学数学中非语言表征的应用研究
软件工程专业硕士论文题目
1、 城轨线网数据标准与数据库设计研究
2、 基于秘密共享协议的移动数据库研究
3、 云环境下数据库同步服务的研究与实现
4、 列数据库SQL语言编译器的研究与实现
5、 面向复杂负载特征和性能需求的云数据库弹性动态平衡问题研究
6、 数据资源规划中主题数据库划分研究
7、 某某后方仓库综合数据库管理系统设计与实现
8、 SYBASE数据库的索引压缩的设计与实现
9、 分布式数据库中间件DBScale的设计与实现
10、 PostgreSQL数据库中SSD缓存模块的设计与实现
11、 数据库工具DBTool的设计与实现
12、 基于大型数据库的智能搜索与摘要提取技术研究
13、 基于用户行为分析与识别的数据库入侵检测系统的研究
14、 面向内存数据库的快照机制和持久性支持研究
15、 面向海量高并发数据库中间件的研究与应用
16、 CUBRID数据库自动化测试框架的设计与实现
17、 KingbaseES数据库列存储测试的设计与实现
18、 网络数据库服务质量监测系统的设计与实现
19、 外包数据库完整性验证的研究
20、 云南省宗教基础数据库系统的研究与分析
21、 基于SQL Server数据库的银行 保险 数据管理系统的设计和实现
22、 邮政金融电子稽查系统的数据库设计与实现
23、 文档型数据库的存储模型设计和研究
24、 多数据库环境电子商务信息安全技术研究
25、 多数据库环境数据集成与转换技术研究
26、 应用于网络监控系统的数据库设计与实现研究
27、 车辆特征数据库管理系统设计与实现
28、 数据库共享容灾技术应用研究
29、 非关系数据库加密模型的研究
30、 “数据库原理课程”在线评卷系统的设计与实现
31、 基于日志挖掘的数据库入侵检测方法研究
32、 内存数据库在城市垃圾监控系统中的研究与应用
33、 基于B/S结构的数据库加密技术的研究与应用
34、 省级基础水文数据库的设计与实现
35、 多数据库系统数据仓库集成技术应用研究
36、 多数据库环境下数据迁移技术的研究与应用
37、 基于J2EE数据库业务系统代码生成工具的设计与实现
38、 基于智能设备的嵌入式数据库安全性研究
39、 基于药用动物图像数据库的设计与实现
40、 地震预警地质构造条件数据库管理系统的设计与实现
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这两天在公司做PM实习，主要是自学一些CV的知识，以了解产品在解决一些在图像识别、图像搜索方面的问题，学习的主要方式是在知网检索了篇国内近3年计算机视觉和物体识别的硕博士论文。由于时间关系，后面还会继续更新图片相似度计算（以图搜图）等方面的学习成果 将这两天的学习成果在这里总结一下。你将会看到计算机视觉在解决特定物体识别问题（主要是卷积神经网络CNNs）的基础过程和原理，但这里不会深入到技术的实现层面。
计算机视觉（Computer vision）是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是指用摄影机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图像处理，用计算机处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。 ————维基百科 通常而言，计算机视觉的研究包括三个层次： （1）底层特征的研究： 这一层次的研究主要聚焦如何高效提取出图像对象具有判别性能的特征，具体的研究内容通常包括：物体识别、字符识别等 （2）中层语义特征的研究： 该层次的研究在于在识别出对象的基础上，对其位置、边缘等信息能够准确区分。现在比较热门的：图像分割；语义分割；场景标注等，都属于该领域的范畴 （3）高层语义理解： 这一层次建立在前两层的基础上，其核心在于“理解”一词。 目标在于对复杂图像中的各个对象完成语义级别的理解。这一层次的研究常常应用于：场景识别、图像摘要生成及图像语义回答等。 而我研究的问题主要隶属于底层特征和中层语义特征研究中的物体识别和场景标注问题。
人类的视觉工作模式是这样的： 首先，我们大脑中的神经元接收到大量的信息微粒，但我们的大脑还并不能处理它们。 于是接着神经元与神经元之间交互将大量的微粒信息整合成一条又一条的线。 接着，无数条线又整合成一个个轮廓。 最后多个轮廓累加终于聚合我们现在眼前看到的样子。 计算机科学受到神经科学的启发，也采用了类似的工作方式。具体而言，图像识别问题一般都遵循下面几个流程
（1）获取底层信息。获取充分且清洁的高质量数据往往是图像识别工作能否成功的关键所在 （2）数据预处理工作，在图像识别领域主要包括四个方面的技术：去噪处理（提升信噪比）、图像增强和图像修复（主要针对不够清晰或有破损缺失的图像）；归一化处理（一方面是为了减少开销、提高算法的性能，另一方面则是为了能成功使用深度学习等算法，这类算法必须使用归一化数据）。 （3）特征提取，这一点是该领域的核心，也是本文的核心。图像识别的基础是能够提取出足够高质量，能体现图像独特性和区分度的特征。 过去在10年代之前我们主要还是更多的使用传统的人工特征提取方法，如PCA\LCA等来提取一些人工设计的特征，主要的方法有（HOG、LBP以及十分著名的SIFT算法）。但是这些方法普遍存在（a）一般基于图像的一些提层特征信息（如色彩、纹理等）难以表达复杂的图像高层语义，故泛化能力普遍比较弱。（b）这些方法一般都针对特定领域的特定应用设计，泛化能力和迁移的能力大多比较弱。 另外一种思路是使用BP方法，但是毕竟BP方法是一个全连接的神经网络。这以为这我们非常容易发生过拟合问题（每个元素都要负责底层的所有参数），另外也不能根据样本对训练过程进行优化，实在是费时又费力。 因此，一些研究者开始尝试把诸如神经网络、深度学习等方法运用到特征提取的过程中，以十几年前深度学习方法在业界最重要的比赛ImageNet中第一次战胜了SIFT算法为分界线，由于其使用权重共享和特征降采样，充分利用了数据的特征。几乎每次比赛的冠军和主流都被深度学习算法及其各自改进型所占领。其中，目前使用较多又最为主流的是CNN算法，在第四部分主要也研究CNN方法的机理。
上图是一个简易的神经网络，只有一层隐含层，而且是全连接的（如图，上一层的每个节点都要对下一层的每个节点负责。）具体神经元与神经元的作用过程可见下图。
在诸多传统的神经网络中，BP算法可能是性能最好、应用最广泛的算法之一了。其核心思想是：导入训练样本、计算期望值和实际值之间的差值，不断地调整权重，使得误差减少的规定值的范围内。其具体过程如下图：
一般来说，机器学习又分成浅层学习和深度学习。传统的机器学习算法，如SVM、贝叶斯、神经网络等都属于浅层模型，其特点是只有一个隐含层。逻辑简单易懂、但是其存在理论上缺乏深度、训练时间较长、参数很大程度上依赖经验和运气等问题。 如果是有多个隐含层的多层神经网络（一般定义为大于5层），那么我们将把这个模型称为深度学习，其往往也和分层训练配套使用。这也是目前AI最火的领域之一了。如果是浅层模型的问题在于对一个复杂函数的表示能力不够，特别是在复杂问题分类情况上容易出现分类不足的弊端，深度网络的优势则在于其多层的架构可以分层表示逻辑，这样就可以用简单的方法表示出复杂的问题，一个简单的例子是： 如果我们想计算sin(cos(log(exp(x))))， 那么深度学习则可分层表示为exp(x)—>log(x)—>cos(x)—>sin(x)
图像识别问题是物体识别的一个子问题，其鲁棒性往往是解决该类问题一个非常重要的指标，该指标是指分类结果对于传入数据中的一些转化和扭曲具有保持不变的特性。这些转化和扭曲具体主要包括了： （1）噪音（2）尺度变化（3）旋转（4）光线变化（5）位移
该部分具体的内容，想要快速理解原理的话推荐看[知乎相关文章] ( )， 特别是其中有些高赞回答中都有很多动图和动画，非常有助于理解。 但核心而言，CNN的核心优势在于 共享权重 以及 感受野 ，减少了网络的参数，实现了更快的训练速度和同样预测结果下更少的训练样本，而且相对于人工方法，一般使用深度学习实现的CNN算法使用无监督学习，其也不需要手工提取特征。
CNN算法的过程给我的感觉，个人很像一个“擦玻璃”的过程。其技术主要包括了三个特性：局部感知、权重共享和池化。
CNN中的神经元主要分成了两种： （a）用于特征提取的S元，它们一起组成了卷积层，用于对于图片中的每一个特征首先局部感知。其又包含很关键的阈值参数（控制输出对输入的反映敏感度）和感受野参数（决定了从输入层中提取多大的空间进行输入，可以简单理解为擦玻璃的抹布有多大） （b）抗形变的C元，它们一起组成了池化层，也被称为欠采样或下采样。主要用于特征降维，压缩数据和参数的数量，减小过拟合，同时提高模型的容错性。 （c*）激活函数，及卷积层输出的结果要经过一次激励函数才会映射到池化层中，主要的激活函数有Sigmoid函数、Tanh函数、ReLU、Leaky ReLU、ELU、Maxout等。
也许你会抱有疑问，CNN算法和传统的BP算法等究竟有什么区别呢。这就会引出区域感受野的概念。在前面我们提到，一个全连接中，较高一层的每个神经元要对低层的每一个神经元负责，从而导致了过拟合和维度灾难的问题。但是有了区域感受野和，每个神经元只需要记录一个小区域，而高层会把这些信息综合起来，从而解决了全连接的问题。
了解区域感受野后，你也许会想，区域感受野的底层神经元具体是怎么聚合信息映射到上一层的神经元呢，这就要提到重要的卷积核的概念。这个过程非常像上面曾提到的“神经元与神经元的联系”一图，下面给大家一个很直观的理解。
上面的这个过程就被称为一个卷积核。在实际应用中，单特征不足以被系统学习分类，因此我们往往会使用多个滤波器，每个滤波器对应1个卷积核，也对应了一个不同的特征。比如：我们现在有一个人脸识别应用，我们使用一个卷积核提取出眼睛的特征，然后使用另一个卷积核提取出鼻子的特征，再用一个卷积核提取出嘴巴的特征，最后高层把这些信息聚合起来，就形成了分辨一个人与另一个人不同的判断特征。
现在我们已经有了区域感受野，也已经了解了卷积核的概念。但你会发现在实际应用中还是有问题： 给一个100 100的参数空间，假设我们的感受野大小是10 10，那么一共有squar（1000-10+1）个，即10的六次方个感受野。每个感受野中就有100个参数特征，及时每个感受野只对应一个卷积核，那么空间内也会有10的八次方个次数，，更何况我们常常使用很多个卷积核。巨大的参数要求我们还需要进一步减少权重参数，这就引出了权重共享的概念。 用一句话概括就是，对同一个特征图，每个感受野的卷积核是一样的，如这样操作后上例只需要100个参数。
池化是CNN技术的最后一个特性，其基本思想是： 一块区域有用的图像特征，在另一块相似的区域中很可能仍然有用。即我们通过卷积得到了大量的边缘EDGE数据，但往往相邻的边缘具有相似的特性，就好像我们已经得到了一个强边缘，再拥有大量相似的次边缘特征其实是没有太大增量价值的，因为这样会使得系统里充斥大量冗余信息消耗计算资源。 具体而言，池化层把语义上相似的特征合并起来，通过池化操作减少卷积层输出的特征向量，减少了参数，缓解了过拟合问题。常见的池化操作主要包括3种： 分别是最大值池化（保留了图像的纹理特征）、均值池化（保留了图像的整体特征）和随机值池化。该技术的弊端是容易过快减小数据尺寸，目前趋势是用其他方法代替池化的作用,比如胶囊网络推荐采用动态路由来代替传统池化方法，原因是池化会带来一定程度上表征的位移不变性，传统观点认为这是一个优势，但是胶囊网络的作者Hinton et al.认为图像中位置信息是应该保留的有价值信息，利用特别的聚类评分算法和动态路由的方式可以学习到更高级且灵活的表征，有望冲破目前卷积网络构架的瓶颈。
CNN总体来说是一种结构，其包含了多种网络模型结构，数目繁多的的网络模型结构决定了数据拟合能力和泛化能力的差异。其中的复杂性对用户的技术能力有较高的要求。此外，CNN仍然没有很好的解决过拟合问题和计算速度较慢的问题。
该部分的核心参考文献： 《深度学习在图像识别中的应用研究综述》郑远攀,李广阳,李晔.[J].计算机工程与应用,2019,55(12):20-36. 深度学习技术在计算机图像识别方面的领域应用研究是目前以及可预见的未来的主流趋势，在这里首先对深度学习的基本概念作一简介，其次对深度学习常用的结构模型进行概述说明，主要简述了深度信念网络（DBN）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成式对抗网络（GAN）、胶囊网络（CapsNet）以及对各个深度模型的改进模型做一对比分析。
深度学习按照学习架构可分为生成架构、判别架构及混合架构。 其生成架构模型主要包括： 受限波尔兹曼机、自编码器、深层信念网络等。判别架构模型主要包括：深层前馈网络、卷积神经网络等。混合架构模型则是这两种架构的集合。深度学习按数据是否具有标签可分为非监督学习与监督学习。非监督学习方法主要包括：受限玻尔兹曼机、自动编码器、深层信念网络、深层玻尔兹曼机等。 监督学习方法主要包括：深层感知器、深层前馈网络、卷积神经网络、深层堆叠网络、循环神经网络等。大量实验研究表明，监督学习与非监督学习之间无明确的界限，如：深度信念网络在训练过程中既用到监督学习方法又涉及非监督学习方法。
[1]周彬. 多视图视觉检测关键技术及其应用研究[D].浙江大学,2019. [2]郑远攀,李广阳,李晔.深度学习在图像识别中的应用研究综述[J].计算机工程与应用,2019,55(12):20-36. [3]逄淑超. 深度学习在计算机视觉领域的若干关键技术研究[D].吉林大学,2017. [4]段萌. 基于卷积神经网络的图像识别方法研究[D].郑州大学,2017. [5]李彦冬. 基于卷积神经网络的计算机视觉关键技术研究[D].电子科技大学,2017. [6]李卫. 深度学习在图像识别中的研究及应用[D].武汉理工大学,2014. [7]许可. 卷积神经网络在图像识别上的应用的研究[D].浙江大学,2012. [8]CSDN、知乎、机器之心、维基百科
沈雨娇写的论文有撵炉胶，春夜喜雨等论文。沈雨娇的很多偏关于社会学的论文，发表在人才杂志上，引起很大反向。
1.《基于深度学习的自然语言处理技术研究》2.《基于深度学习的计算机视觉技术研究》3.《基于深度学习的语音识别技术研究》4.《基于深度学习的机器翻译技术研究》5.《基于深度学习的自动驾驶技术研究》6.《基于深度学习的智能家居技术研究》7.《基于深度学习的智能机器人技术研究》8.《基于深度学习的智能推荐系统技术研究》9.《基于深度学习的自然语言理解技术研究》10.《基于深度学习的智能安全技术研究》
沈雨娇为我院2012级英语专业本科学生，2017年考上上海外国语大学英语语言文学专业研究生，研究方向为跨文化交际，师从上外跨文化中心主任顾力行教授（Steve J. Kulich）和复旦大学人类社会学博士张晓佳老师。2021年1月获得日本早稻田大学的博士录取通知书，6月获得国家留学基金委员会公派奖学金，将于2022年4月赴日进行为期三年的博士学习，专业为国际文化与交流，研究方向为视觉文化，师从早稻田大学国际文化与交流学院主任吉本光弘教授。