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原文： Scalable Object Detection using Deep Neural Networks——学术范 最近，深度卷积神经网络在许多图像识别基准上取得了最先进的性能，包括ImageNet大规模视觉识别挑战(ILSVRC-2012)。在定位子任务中获胜的模型是一个网络，它预测了图像中每个对象类别的单个边界框和置信度得分。这样的模型捕获了围绕对象的整幅图像上下文，但如果不天真地复制每个实例的输出数量，就无法处理图像中同一对象的多个实例。在这篇论文中提出了一个显著性启发的神经网络检测模型，它预测了一组与类无关的边界框，每个框有一个分数，对应于它包含任何感兴趣的对象的可能性。该模型自然地为每个类处理数量可变的实例，并允许在网络的最高级别上进行跨类泛化。 目标检测是计算机视觉的基本任务之一。一个解决这个问题的通用范例是训练在子图像上操作的对象检测器，并在所有的场所和尺度上以详尽的方式应用这些检测器。这一范例被成功地应用于经过区别训练的可变形零件模型(DPM)中，以实现检测任务的最新结果。对所有可能位置和尺度的穷举搜索带来了计算上的挑战。随着类数量的增加，这个挑战变得更加困难，因为大多数方法都训练每个类单独的检测器。为了解决这个问题，人们提出了多种方法，从检测器级联到使用分割提出少量的对象假设。 关于对象检测的文献非常多，在本节中，我们将重点讨论利用类不可知思想和解决可伸缩性的方法。 许多提出的检测方法都是基于基于部件的模型，最近由于有区别学习和精心设计的特征，已经取得了令人印象深刻的性能。然而,这些方法依赖于在多个尺度上详尽地应用零件模板，这是非常昂贵的。此外，它们在类的数量上是可伸缩的，这对像ImageNet这样的现代数据集来说是一个挑战。 为了解决前一个问题，Lampert等人使用分支绑定策略来避免计算所有可能的对象位置。为了解决后一个问题，Song et al.使用了一个低维部件基，在所有对象类中共享。基于哈希算法的零件检测也取得了良好的结果。 另一种不同的工作，与我们的工作更接近，是基于对象可以本地化的想法，而不必知道它们的类。其中一些方法建立在自底向上无阶级分割[9]的基础上。通过这种方式得到的片段可以使用自上而下的反馈进行评分。基于同样的动机，Alexe等人使用一种廉价的分类器对对象假设是否为对象进行评分，并以这种方式减少了后续检测步骤的位置数量。这些方法可以被认为是多层模型，分割作为第一层，分割分类作为后续层。尽管它们编码了已证明的感知原理，但我们将表明，有更深入的模型，充分学习可以导致更好的结果。 最后，我们利用了DeepLearning的最新进展，最引人注目的是Krizhevsky等人的工作。我们将他们的边界盒回归检测方法扩展到以可扩展的方式处理多个对象的情况。然而，基于dnn的回归已经被Szegedy等人应用到对象掩模中。最后一种方法实现了最先进的检测性能，但由于单个掩模回归的成本，不能扩展到多个类。 我们的目标是通过预测一组表示潜在对象的边界盒来实现一种与类无关的可扩展对象检测。更准确地说，我们使用了深度神经网络(DNN)，它输出固定数量的包围盒。此外，它为每个盒子输出一个分数，表示这个盒子包含一个对象的网络信任度。 为了形式化上述思想，我们将i-thobject框及其相关的置信度编码为最后一网层的节点值: Bounding box: 我们将每个框的左上角和右下角坐标编码为四个节点值，可以写成vectorli∈R4。这些坐标是归一化的w. r. t.图像尺寸，以实现图像绝对尺寸的不变性。每个归一化坐标是由最后一层的线性变换产生的。 Confidence: 置信度:包含一个对象的盒子的置信度得分被编码为单个节点valueci∈[0,1]。这个值是通过最后一个隐藏层的线性变换产生的，后面跟着一个sigmoid。 我们可以组合边界盒位置sli,i∈{1，…K}为一个线性层。同样，我们可以将所有置信区间ci,i∈{1，…K}作为一个s型层的输出。这两个输出层都连接到最后一个隐藏层 在推理时，我们的算法生成kbound盒。在我们的实验中，我们使用ek = 100和K= 200。如果需要，我们可以使用置信分数和非最大抑制在推理时获得较少数量的高置信框。这些盒子应该代表对象。因此，它们可以通过后续的分类器进行分类，实现目标检测。由于盒子的数量非常少，我们可以提供强大的分类器。在我们的实验中，我们使用另一个dnn进行分类。 我们训练一个DNN来预测每个训练图像的边界框及其置信度得分，以便得分最高的框与图像的groundtruth对象框很好地匹配。假设对于一个特定的训练例子，对象被标记为boundingboxesgj,j∈{1，…，M}。在实践中，pre- dictionary的数量远远大于groundtruthboxm的数量。因此，我们试图只优化与地面真实最匹配的预测框子集。我们优化他们的位置，以提高他们的匹配度，最大化他们的信心。与此同时，我们将剩余预测的置信度最小化，这被认为不能很好地定位真实对象。为了达到上述目的，我们为每个训练实例制定一个分配问题。Wexij∈{0,1}表示赋值:xij= 1，如果第i个预测被赋值给第j个真对象。这项任务的目标可以表示为 其中，我们使用标准化边界框坐标之间的el2距离来量化边界框之间的不同。此外，我们希望根据分配x优化盒子的可信度。最大化指定预测的置信度可以表示为 最终的损失目标结合了匹配损失和信心损失 受式1的约束。α平衡了不同损失条款的贡献。 对于每个训练例子，我们通过解决一个最佳的赋值x*的预测到真实的盒子 约束执行赋值解决方案。这是二部匹配的一种变体，是一种多项式复杂度匹配。在我们的应用程序中，匹配是非常便宜的——每幅图像中标记的对象的数量少于一打，而且在大多数情况下只有很少的对象被标记。然后，通过反向传播优化网络参数。例如，反向传播算法的一阶导数计算w、r、t、l和c 尽管上述定义的损失在原则上是足够的，但三次修改使其有可能更快地达到更好的准确性。第一个修改是对地面真实位置进行聚类，并找到这样的聚类/质心，我们可以使用这些聚类/质心作为每个预测位置的先验。因此，鼓励学习算法为每个预测位置学习一个残差到一个先验。 第二个修改涉及到在匹配过程中使用这些先验:不是将N个groundtruth位置与K个预测进行匹配，而是在K个先验和groundtruth之间找到最佳匹配。一旦匹配完成，就会像之前一样计算目标的置信度。此外，位置预测损失也不变:对于任何一对匹配的(目标，预测)位置，其损失定义为groundtruth和对应于匹配先验的坐标之间的差值。我们把使用先验匹配称为先验匹配，并假设它促进了预测的多样化。 需要注意的是，尽管我们以一种与类无关的方式定义了我们的方法，但我们可以将它应用于预测特定类的对象盒。要做到这一点，我们只需要在类的边框上训练我们的模型。此外，我们可以预测每个类的kbox。不幸的是，这个模型的参数数量会随着类的数量线性增长。此外，在一个典型的设置中，给定类的对象数量相对较少，这些参数中的大多数会看到很少有相应梯度贡献的训练示例。因此，我们认为我们的两步过程——首先本地化，然后识别——是一个更好的选择，因为它允许使用少量参数利用同一图像中多个对象类型的数据 我们使用的本地化和分类模型的网络架构与[10]使用的网络架构相同。我们使用Adagrad来控制学习速率衰减，128的小批量，以及使用多个相同的网络副本进行并行分布式训练，从而实现更快的收敛。如前所述，我们在定位损失中使用先验——这些是使用训练集上的均值来计算的。我们还使用α = 0.3来平衡局部化和置信度损失。定位器可以输出用于推断的种植区以外的坐标。坐标被映射和截断到最后的图像区域。另外，使用非最大抑制对盒进行修剪，Jaccard相似度阈值为0.5。然后，我们的第二个模型将每个边界框分类为感兴趣的对象或“背景”。为了训练我们的定位器网络，我们从训练集中生成了大约3000万幅图像，并对训练集中的每幅图像应用以下步骤。最后，样品被打乱。为了训练我们的本地化网络，我们通过对训练集中的每一幅图像应用以下步骤，从训练集中生成了大约3000万幅图像。对于每幅图像，我们生成相同数量的平方样本，使样本总数大约为1000万。对于每幅图像，样本被桶状填充，这样，对于0 - 5%、5 - 15%、15 - 50%、50 - 100%范围内的每个比例，都有相同数量的样本，其中被包围框覆盖的比例在给定范围内。训练集和我们大多数超参数的选择是基于过去使用非公开数据集的经验。在下面的实验中，我们没有探索任何非标准数据生成或正则化选项。在所有的实验中，所有的超参数都是通过对训练集。 Pascal Visual Object Classes (VOC)挑战是最常用的对象检测算法基准。它主要由复杂的场景图像组成，其中包含了20种不同的对象类别的边界框。在我们的评估中，我们关注的是2007版VOC，为此发布了一个测试集。我们通过培训VOC 2012展示了结果，其中包含了大约。11000张图片。我们训练了一个100框的定位器和一个基于深度网络的分类器。 我们在一个由1000万作物组成的数据集上训练分类器，该数据集重叠的对象至少为0.5 jaccard重叠相似度。这些作物被标记为20个VOC对象类中的一个。•2000万负作物与任何物体盒最多有0.2个Jaccard相似度。这些作物被贴上特殊的“背景”类标签。体系结构和超参数的选择遵循。 在第一轮中，定位器模型应用于图像中最大-最小中心方形作物。作物的大小调整到网络输入大小is220×220。单次通过这个网络，我们就可以得到上百个候选日期框。在对重叠阈值为0.5的非最大抑制后，保留评分最高的前10个检测项，并通过21路分类器模型分别通过网络进行分类。最终的检测分数是给定盒子的定位分数乘以分类器在作物周围的最大方形区域上评估的分数的乘积。这些分数通过评估，并用于计算精确查全曲线。 首先，我们分析了本地化器在隔离状态下的性能。我们给出了被检测对象的数量，正如Pascal检测标准所定义的那样，与生成的包围框的数量相对比。在图1中，我们展示了使用VOC2012进行训练所获得的结果。此外，我们通过使用图像的最大中心面积(max-center square crop)作为输入以及使用两个尺度(second scale)来给出结果:最大中心面积(max-center crop)的第二个尺度(select3×3windows的大小为图像大小的60%)正如我们所看到的，当使用10个边界框的预算时，我们可以用第一个模型本地化45.3%的对象，用第二个模型本地化48%的对象。这显示出比其他报告的结果更好的性能，例如对象度算法达到42%[1]。此外，这个图表显示了在不同分辨率下观察图像的重要性。虽然我们的算法通过使用最大中心作物获得了大量的对象，但当使用更高分辨率的图像作物时，我们获得了额外的提升。进一步，我们用21-way分类器对生成的包围盒进行分类，如上所述。表1列出了VOC 2007的平均精度(APs)。达到的平均AP是0.29，与先进水平相当。注意，我们的运行时间复杂度非常低——我们只使用top10框。示例检测和全精度召回曲线分别如图2和图3所示。值得注意的是，可视化检测是通过仅使用最大中心方形图像裁剪，即使用全图像获得的。然而，我们设法获得了相对较小的对象，例如第二行和第二列的船，以及第三行和第三列的羊。 在本工作中，我们提出了一种新的方法来定位图像中的对象，该方法可以预测多个边界框的时间。该方法使用深度卷积神经网络作为基本特征提取和学习模型。它制定了一个能够利用可变数量的groundtruth位置的多箱定位成本。在“一个类一个箱”方法的情况下，对1000个盒子进行非max-suppression，使用与给定图像中感兴趣的DeepMulti-Box方法相同的准则，并学习在未见图像中预测这些位置。 我们在VOC2007和ILSVRC-2012这两个具有挑战性的基准上给出了结果，在这两个基准上，所提出的方法具有竞争力。此外，该方法能够很好地预测后续分类器将探测到的位置。我们的结果表明，deepmultibox的方法是可扩展的，甚至可以在两个数据集之间泛化，就能够预测感兴趣的定位，甚至对于它没有训练的类别。此外，它能够捕获同一类物体的多种情况，这是旨在更好地理解图像的算法的一个重要特征。 在未来，我们希望能够将定位和识别路径折叠到一个单一的网络中，这样我们就能够在一个通过网络的一次性前馈中提取位置和类标签信息。即使在其当前状态下，双通道过程(本地化网络之后是分类网络)也会产生5-10个网络评估，每个评估的速度大约为1个CPU-sec(现代机器)。重要的是，这个数字并不与要识别的类的数量成线性关系，这使得所提出的方法与类似dpm的方法非常有竞争力。
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无人机是利用无线电遥控设备和自备的程序控制装置操纵的不载人飞机。下面是我为大家精心推荐的无人机应用技术论文，希望能够对您有所帮助。
无人机航测技术的应用分析
【摘 要】以生产项目为例，以无人机航测的技术流程为主线，介绍了无人机航测技术方面的应用分析。
【关键词】无人机、航测技术
【Abstract】Production project as an example, the unmanned aerial technology process, introduced the UAV aerial application analysis.
【Key woerds】UAV、aerial surveying technology
中图分类号：V279+.2文献标识码：A 文章编号：
0 引言
无人机航测遥感技术是继卫星遥感、飞机遥感之后发展起来的一项新型航空遥感技术，在应急测绘保障、国土资源监测、重大工程建设等方面得到广泛应用。它是一种机动灵活、可以实现快速响应的一种航测技术。但也存在影像重叠度不规则、像幅小、影像倾角大、旋偏角大，影像有明显畸变等问题，这些情况都对现有无人机航测技术提出了挑战。
本文从生产案例出发，以无人机航测技术为主线，对生产过程中无人机航测出现的一些问题进行了分析探讨。
1 生产实践
1.1主要技术依据
《无人机航摄系统技术要求》(CH/Z3002-2010);
《低空数字航空摄影规范》(CH/Z3005-2010);
《低空数字航空摄影测量内业规范》(CH/Z 3003-2010);
《低空数字航空摄影外业规范》(CH/Z 3004-2010) ... ...
1.2 数据源及预处理
1.2.1 数据源
本测区选用无人机航空摄影获取的真彩色影像，航摄面积为10平方公里。航摄仪采用Canon EOS 5DMarkⅡ，焦距为：35mm，相幅大小为：5616×3744，像元分辨率为6.41um。影像地面分辨率为0.2米。
1.2.2遥感影像预处理
无人机航空摄影采用的相机为非量测型相机，因此，在进行空中三角测量恢复影像空中姿态时，需要对相机进行像片畸变差改正。(相机畸变改正在四维公司检校完成)
1.3 无人机航测总体作业流程
1.4无人机航空摄影
本次无人机航摄分两个架次进行，由GPS领航数据计算相对飞行高度。飞行质量和影像良好，影像清晰度高、色彩均匀、饱和度良好，能够表达真实的地物信息，可以满足1:2000成图要求。
像片航向重叠度为75%，旁向重叠一般为35%-45%，旋偏角一般控制在12度以下。
1.5 像片控制测量
1.5.1 像控点精度要求
像控点对最近基础控制点的平面位置中误差不大于0.2米，高程中误差不大于0.2米。
1.5.2 像控点布点方案
项目布点方案确定为双模型布点，全部布设为平高点。
1.5.3 像控点测量
在像控测量之前，首先对测区内收集到的已知控制点进行联测，检核控制点情况;为满足后续像控测量，联测已知点的同时加密了2个控制点。联测采用GPS静态相对定位方式施测，采用边连式的布网形式。全网共联测已有已知点4个，新设控制点2个，观测时具体技术参数依据规范，像控点采用GPS实时动态定位(RTK)的方法进行测量，满足要求。
1.6 空中三角测量
本项目采用Virtuozo工作站进行空三加密，根据航飞及影像分布情况，将空三区域分为两个加密区域网采用自动与手动相结合的方式进行空三加密，即采用自动匹配进行像点量测，剔除粗差。人工调整直至连接点符合规范要求，检查点平面中误差为0.3米，高程中误差为0.17米，最终加密成果符合1:2000数据采集要求。
1.7 数据采集
在空三完成后，利用空三成果进行单模型定向时我们发现有模型无法定向的情况，第一架次无法建立的模型有29个，占总模型数的4%。第二架次有67个无法建立的模型占总模型数的9%。主要原因为无人机航摄姿态不稳定导致的飞行倾角、旋偏角过大，航线弯曲、像片比例不一致等现象都是导致单模型定向精度差的原因。考虑到1:2000地形图精度要求，我们提出了如下解决方案：在测图定向超限点的周围进行野外实测用来检核分析数据并进行必要的修正。
1.8 项目精度报告
根据1:2000精度要求对测绘产品检进行了精度的统计，统计了3幅地形图，其中高程精度中误差最大为0.36米，最小为0.27米，从统计的结果看，粗差率比较高，有的达到了5%，平面精度中误差为0.75米。
2 结 论
(1)无人机航空摄影测量技术应用于地形图的生产存在不确定性，比如，区域网整体加密精度评定良好，但单模型定向精度存在超限情况，在测图过程中表现为测图定向点和立体模型套合差大、接边误差大等，可以通过外业实测进行补充测量、验证。
(2)利用无人机航测进行航空摄影测量时，应采用试验区的作业方法，即在确定布点方案前选取一定面积的试验区进行布点方案试验，分析精度指标后确定作业方案。
(3)目前，无人机航测技术主要应用于载人飞机航测技术的补充方面，如多块小面积、危险场所、远离机场或没有可供其起降场地的区域，在载人机不便或无法完成的情况下，由无人机来完成。
参考文献：
[1] 范承啸，韩俊，熊志军，赵毅。 无人机遥感技术现状与应用[J] 测绘科学 2009，34(5)：214-215;
[2] 崔红霞，李杰，林宗坚，储美华。非量测数码相机的畸变差检测研究[J] 测绘科学2005，30(1)：105-107;
[3] 连镇华。无人机航摄相片倾角对立体高程扭曲的影响分析[J] 地理空间信息2010，8(1)：20-22;
作者简介：徐锦前(1982-)，男，辽宁铁岭人，工程师，主要从事摄影测量和地理信息系统建库等测绘工作。
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电力企业输电线路巡检工作中无人机的运用论文
在当前形势下，电力企业的体制改革已取得了一定的成效，供电服务范围进一步扩大，输电线路的分布也越来越广。由于各地区的自然环境具有一定的差异性，因此，采用人工方式对输电线路进行日常巡检已远远达不到要求。而采用无人机巡检可以在第一时间查明故障位置，且不会受到地形条件的影响，同时，还可以实现多角度、全方位的巡检，进而从整体上掌握输电线路的运行状况。可见，无人机的应用对于电力企业的输电线路巡检工作具有重要意义。
1 无人机的研究设计分析
当前，在输电线路巡检中，应用最为广泛的是遥控直升机和四旋翼无人机。应用无人机对输电线路进行全方位的巡视，可以迅速、准确地判断故障的发生点，大大提高巡视工作的效率。从产生和自身结构来看，无人机是先进科学技术创新研究的产物，它的形成主要涉及以下几方面。
1.1 技术方面
遥控直升机采用的是普通直升机的气动布局，一般可以携带图像采集和实时传输设备，在飞行过程中，可以将所“看”
到的各种信息通过传输设备及时传输到监控中心，从而大大提高输电设备巡视、检修工作的效率。四旋翼无人机的气动布局结构是 4 个旋翼相互对称分布。这种结构设置使其具有较高的起降能力。此外，四旋翼无人机还安装有减振云台和无线传输设备，在对输电线路进行巡检时，可以利用微型高分辨率的图像采集设备获得高清信息，并将所获信息及时传输到监控中心。
1.2 自身系统构成方面
遥控式无人机的构成主体是遥控直升机的本体。此外，遥控直升机还包括减振悬挂装置、信息采集和传输设备、地面图像的监视和操控系统等。四旋翼无人机主要由本体和地面监控站构成。
1.3 功能方面
1.3.1 无人机的功能分析应用遥控直升机巡检的工作流程是由人工进行遥控飞行或者悬停在输电线路的上空，而后再利用信息采集设备对线路的图像信息进行实时采集和传输；应用四旋翼无人机巡检的工作流程是在地面站的引导下，根据输电线路的布设状况进行信息的采集和传输。具体来说，分为以下几个步骤：①四旋翼无人机自主悬停于特定空间位置，而后再进行图像信息采集；②通过调节四旋翼的航向和减振云台，对图像采集设备、被检测设备的光学角度和距离进行合理调整，实现对输电线路设备图像的实时采集和传输；③根据人工操作的各项指令进行控制，而后沿输电线路进行飞行式观测和信息采集。
1.3.2 地面站的功能分析四旋翼无人机地面站的基本功能包括与四旋翼无人机协调进行遥控、遥测通信，对四旋翼无人机的图像信息采集位置的确定起引导作用，实时接收和整理分析无人机所获得的输电线路信息，实时操作、控制无人机的飞行状态和云台状态。
1.4 关键技术要点和创新点的分析
无人机巡检输电线路的关键技术要点和创新点主要包括以下几个：①四旋翼无人机具有自主悬停、自主导航飞行的特点，可以进行输电线路跳闸后的故障点查找，并在此基础上，构建一个完整的输电线路全过程立体式的巡检系统。②四旋翼无人机的另一个功能就是可以对输电线路起到防碰撞保护作用，用于输电线路的巡视和检测，同时，还可以对严重自然灾害下的输电线路起到保护作用，比如常见的大风、暴雨等。③地面实时监控技术和图像防抖降噪技术在输电线路巡检中的应用。无人机所配备的可见光视频可以在网络信息技术的作用下及时传输到监控中心。④对四旋翼无人机一体化设计和输电线路的快速检测系统进行优化，有效解决流线型机身的碳纤维制作工艺问题，进而解决锂电池的选型、旋翼的升力、电机的选型和空气动力等相关问题。⑤自主悬停和飞行控制系统具有自驾和手动两种工作模式。在自主悬停的状态下，无人机不仅可以通过地面站的高清录像检查线路，并保留手动模式，还可以按照既定的路线进行自主导航的飞行和巡检。
2 无人机的应用分析
2.1 实际应用效果
在输电线路的巡检中，应用无人机可以实现多角度、全方位的高空信息采集，有效降低架空输电线路巡检工作的强度，减少安全隐患，促进巡检效率和质量的提高，尤其是在恶劣的'环境中，比如在铁塔打滑时，无人机可以代替人工蹬杆和走线，进而保障了电网的安全、稳定运行。另外，应用无人机可以大大降低巡检工作的成本，为生产生活用电提供保障。
可见，无人机的应用对当前电力企业的输电线路巡检工作具有重要意义。
2.2 无人机的发展前景
无人机的发展前景可以概括为以下几点：
①在高压输电线路中，可快速、准确地查找故障点，并对存在的可疑故障点进行高效、合理的巡检，是高压输电线路稳定运行的保障。
②在输电线路具体的某个路段或局部设备中，可以快速对故障进行巡检，成本低、效率高，具有较好的安全性和技术性。
③可以智能化定点悬停在输电线路金具和绝缘子的上方进行局部检测，操作简单，从而减少人工巡检的任务量和时间，尤其是在环境条件恶劣的输电线路中，无人机的优势更为明显。
④无人机所具有的陀螺稳定可见监视器和红外线成像仪设备不仅能够对输电线路起到录像和检测的作用，实现自动巡检，还能够有效解决地形巡视困难等问题，进一步降低人工巡检的潜在危险性，提高输电线路的运行质量。
3 总结
电力在现代社会发展中发挥着重要作用，是国民经济健康、稳定发展的保障。在科技的推动下，将无人机应用于输电线路巡检中，可以大大提高输电线路的运行效率和质量，并进一步提升其运行的可靠性和稳定性。因此，电力企业要加大对无人机的应用和研究力度，提升其实际应用效果。
参考文献
[1]张永，李德波，吴翔，等。无人机巡检输电线路技术的应用与分析[J].宿州学院学报，2013,28（8）：87-88.
[2]诸葛葳。无人机巡检输电线路技术的应用探析[J].科技经济市场，2015（5）：16.
[3]周海峰。无人机巡检输电线路技术的应用与分析[J].建筑工程技术与设计，2015（18）：1238.
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论文维普查重是怎么查的？相关内容如下：
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知网查重包括哪些？
包括论文正文、原创说明、摘要、图标及公式说明、参考文献、附录、实验研究成果、结语、引言、专利、文献、注释，以及各种表格。大多数高校在每年毕业季时，都会统一发通知说明学校的毕业论文规范和查重说明，学校会统一下发论文样式等内容，一般会详细说明查重的范围。要是学校有具体的要求，那提交到学校的时候必须按照学校所要求的来。
查重，全称为论文查重，是把自己写好的论文通过论文检测系统资源库的比对，得出与各大论文库的相似比。
2022年6月12日凌晨，同方知网（北京）技术有限公司在中国知网官方网站以及中国知网微信公众号发布公告：即日起，中国知网向个人用户直接提供查重服务。
维普论文检测收费标准：3元/千字收费。
维普查重是三大查重之一，和知网、万方并排的存在，靠谱程度可想而知了，很多学校也使用维普作为查重的定稿，从这两点来说，维普是一个靠谱的查重软件，也是很多大学生的选择。
维普查重和很多学校都有合作，也有很多机构号（期刊部、编辑部等），所以维普查重是很普遍的存在，他和学校合作有一部分会有自建库，自建库是本学校毕业生写的毕业论文搭建的库，而校外维普查重是没有的，自建库只针对自己学校机构号，所以有自建库的维普定稿学校，和校外维普查重的重复率是有差异的，一般校外的可能要高一点。
自建库是因为很多大学生毕业论文是无法被查重软件收录的，因为大部分的毕业论文是达不到收录的条件，所以有部分为了防止学弟抄袭已毕业的学长的论文而产生了自建库，但是自建库的学校还是不多，所以大家在抄袭学长的论文时需要了解学校是否有自建库，如果有的话，抄袭学长的论文可能在校外检测不到，在学校能检测到。
因为维普是三大查重软件之一，但是维普按照3元/千字收费，价格上比知网便宜很多，所以很多人都使用维普作为初稿查重，因为是不同的查重软件不知道他们的重复率相差多少。
其实维普查重是算法严格而据称的，维普和知网、万方不同是民营企业，在数据源上面比知网、万方要差一点，所以在算法上会更严格，一般来说维普查重的重复率比知网、万方的要高，当然特例除外。
进入维普，输入账号和密码，选择自己的用户类型，然后上传待查重的文章，点击下一步，选择支付方式，点击提交订单，检测完毕后，就可以对查重报告进行下载和查看。维普论文检测网站是目前权威的论文查重平台，维普查重提供维普大学生版、维普研究生版、维普职称认定版、维普编辑部版四个版本，分别适合不同的场景使用。
维普查重两种方式，第一是学校提供免费查重机会，其次是第三方付费查重收费标准3元/千字，前期初稿或中稿都可以使用paperbye免费查重软件，每日不限篇数和字数，同时数据库包括：学术期刊，学位论文，会议论文，互联网，英文数据库（涵盖期刊，硕博，会议的英文数据）。