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论文装订顺序为外封面开题报告内封面目录中文题名中文摘要中文关键词外文题名外文摘要外文关键词正文参考文献致谢考核意见表。以下是我为大家分享的关于期刊论文格式模板范文。

论文基本组成部分：标题;单位、姓名;摘要;关键词;引言;正文;注释或参考文献

1、论文标题

回答本文关于什么?最佳文题的标准是用最少的必要的术语去准确描述论文的内容。基本写作要求是准确、简洁和有效。论文的标题必须确切地概括论文的论点或中心内容，做到文题相符，含义明确。标题必须意思清楚、言简意赅地概括反映论文所讨论的内容。一则好的标题应该确切、鲜明、扼要地概括论文的基本思想，使读者在未看论文的摘要和正文之前即能迅速准确地判明论文的基本内容，从而做出是否阅读摘要和正文的判断。

此外，标题应反映论文所属的学科，题目大小要合乎分寸，切忌华而不实。不要使用过于笼统、夸张或是太大的题目，使人看了不知道究竟是研究的什么问题。醒目的标题，其含义能让人一望即知，而且能立刻引起人们的阅读兴趣。科技论文的标题因为要反映出论文的中心内容或论文的基本观点，所以通常不可能写得像文艺作品的标题那样简短，但是也必须尽可能地写得简练些，不要写得太长，一般控制在20字以内，应避免繁琐、累赘和过于平淡无味。另外，也要注意在题目中突出新的观点来，使人看了标题知道文章有新见解。要说明一点，论文的标题与论题并不是同一概念。论题是文章的基本观点，标题是文章的题目。但是有些论文的标题和文章的论题是相同的，即标题反映了论题;有的则没有反映。

尽量在标题中使用论文中的关键词语，一方面有助于概括论文的基本思想，另一方面可增加论文的被检次数，从而可能增加被引次数，因为用机器检索时，机器只显示标题中的关键词语而不是整个标题。就此而言，标题中关键词语的使用问题应该引起论文作者的高度重视。

如果想在标题中表达较多的内容，例如，既想概括地表达出文章的论述范围，又想表明自己对问题的看法或者对某一问题的评论，这时标题就会写得太长，而且一个标题也难以表达两层意思。解决的办法是在主标题下加一副标题。主标题概括地表述论文的主题或讨论范围，副标题作为主标题意思的补充和引申。这种加副标题的做法，在论文特别是在中文论文写作中也是经常使用的，但有的期刊明确不要加副标题，所以在投稿前需看该期刊的投稿须知。

另外，尽量避免在标题中使用非公知公认的缩略词、公式等，以防止出现误解。

2、作者及单位

回答谁参与了本研究的设计、工作及论文的撰写，一般以对文章贡献大小排列。作者单位一般要求写至二级，如XX大学Xx学院。作者简介应按所投期刊要求撰写。基金项目名称要准确，并注明编号。

作者中最重要的当然是第一作者，其次是通讯作者，如果通讯作者在该领域为大家公认的名人，则有利于稿件通过编辑的初审关，这就是所谓的“名人效应”。通讯作者可以是第二作者，也可以放在最后，但如果通讯作者不是第一作者的你，则在稿件中的联系方式要为通讯作者的联系方式，一般来说，导师充当第二作者或通讯作者。有些期刊当稿件被录用并在稿件修改时，允许改动作者顺序，虽然你已经签了版权合同，当然，这个改动以不引起版权纠纷为好。

3、摘要

摘要的内容包括研究的目的、方法、结果和结论。一般应写成报道性文摘，也可以写成指示性或报道一指示性文摘。摘要应具有独立性和自明性，应是一篇完整的短文。不用图表和非公知公用的符号或术语，不得引用图、表、公式和参考文献的序号。摘要是论文要点的浓缩。因此，应在文章各主要部分完成后再写，这样有利于文章要点的提炼。优秀的摘要应能有效地抓住读者的兴趣。如果不是综述性文章，文章的英文摘要可以按照报道性文摘去写，即按objeetive(目的)、Methods(方法)、Results(结果)和Conelusions(结论)逐一阐述论文的梗概。时态主要是以一般现在时为主，也使用一般过去时和现在完成时。

从理论上讲：一般现在时用于通过科学实验取得的研究结果、结论，揭示自然界的客观规律;一般过去时用于在一定范围内所观察到的自然现象的规律性认识，这种认识也许有一定的局限性;现在完成时用于表明过程的.延续性，虽某事件(或过程)发生在过去，但强调对现实所产生的影响。上述三个时态是撰写摘要时常用的时态，有时很难区分它们在含义上的严格差异。目前，英文摘要仍以被动语态为多。使用第一人称时，用凡指的we，theaUthor，theauthors，不用工。

4、关键词

关键词主要是为了适应计算机检索的需要，以及适应国际计算机联机检索的需要。

关键词是标示文献关键主题内容，但尽量少用不规范的主题词或新造词。关键词是为了文献标引工作，从论文中选取出来，用以表示全文主要内容信息款目的单词或术语。一个刊物增加关键词这一项，就为该刊物提高引用率、增加知名度开辟了一个新的途径。一篇论文可选取3一8个词作为关键词。

关键词的一般选择方法是:由作者在完成论文写作后，纵观全文，选出能表示论文主要内容的信息或词汇。关键词可以从论文标题中，也可以从论文内容中去选。从论文内容中选取出来的关键词，可以补充了论文标题所未能表示出的主要内容信息，也提高了论文所涉及的概念深度。

5、引言

引言的内容可包括研究的目的、意义、主要方法、范围和背景等。引言作为学术论文的开场白，应以简短的文字介绍写作背景和目的，以及相关领域内前人所做的工作和研究的概况，说明本研究与前人工作的关系，目前研究的热点和存在的问题，以便读者了解该文的概貌，起导读的作用。这一点非常重要，因为所有研究都是在前人研究的基础上开始的。引言也可点明本文的理论依据、实验基础和研究方法，简单阐述其研究内容、结果、意义和前景，不要展开讨论。应该注意的是，对前人工作的概括不要断章取义，如果有意歪曲别人的意思而突出自己方法的优点就更不可取了。

编辑对引言的一般意见为引言是否充分反映了当前存在的问题，并是否阐述了该项研究的必要性。

引言的具体要求:(a)开门见山，不绕圈子。避免大篇幅地讲述历史渊源和立题研究过程;(b)言简意赅，突出重点。不应过多叙述同行熟知的及教科书中的常识性内容，确有必要提及他人的研究成果和基本原理时，只需以参考文献的形式标出文献即可。在引言中提示本文的工作和观点时，意思应明确，语言应简练;(c)尊重科学，实事求是。在论述本文的研究意义时，应注意分寸，切忌使用“有很高的学术价值”、“填补了国内外空白”、“首次发现”等不实之词;同时也要注意不用客套话，如“才疏学浅”、“水平有限”、“恳请指求”、“抛砖引玉”之类的语言;(d)引言的内容不应与摘要雷同，也不应是摘要的注释。引言一般应与结论相呼应，在引言中提出的问题在结论中应有解答，但也应避免引言与结论雷同;(e)简短的引言，最好不分段论述，不要插图和列表，不进行公式的推导与证明;(f)分析过去研究的局限性并且阐明自己研究的创新点，这是整个引言的高潮所在，所以更是要慎之又慎。阐明局限性要客观。在阐述自己的创新点时，要仅仅围绕过去研究中存在的缺陷来描述，完整而清晰的描述自己的解决思路，并且文章摊子不要铺的太大。创新性描述的越多越大，越容易被审稿人抓住把柄。(g)引言的篇幅大小，并无硬性的统一规定，需视整篇论文篇幅的大小及论文内容的需要来确定，长的可达700一800字或1000字左右，短的可不到100字，一般以两三百字左右为宜。

6、材料与方法

这部分主要回答两个基本问题，即用什么做研究(即研究所用的材料)和怎样做研究(从事研究所用的方法)应尽可能按实验研究的先后顺序描述，同时必须注意的是，如果采用的方法是按照前人的，或者即使有所改进，也必须标注参考文献。另外，还要叙述测量设备和测量方法，包括设备名称、型号、测试什么参数、测量量程或范围等。

7、结果

结果是论文的核心，主要回答发生了什么。数据可用图、表或文字表达，但三者间应尽量少重复;在文字部分叙述主要结果和意义，用图或表给出较详细的数据。量和单位必须注意采用国际标准，注意大小写、正斜体。

8、讨论

回答所获得的结果是否为前言中提出的关键问题的答案，结果怎样支持答案。集中讨论与本研究结果有关的问题，突出本研究的创新及重要性，并与相关的研究结果进行比较;给出结果所支持的结论。讨论的每个部分应有一个主题，并根据其逻辑顺序确定层次。且讨论内容应该为自己研究独特的东西，和别人相同或相似的一笔带过，不要深入讨论。另外讨论的数据来源应该和结论中的数据一致，并一一对应，前后呼应，互相衬托。

9、结论

结论也叫结束语，是文章的总结，要回答研究出什么，需要简洁地指出：由研究结果所揭示的原理及其普遍性;研究中有无例外或本论文尚难解决的问题;与以前已发表论文的异同;在理论与实践上的意义;对进一步研究的建议。特别需要注意的是，结论不是摘要简单地复述。

10、致谢

对提供了基金和物质的帮助者必须表示感谢，但仅列出对本工作提供特殊的实质性贡献者的姓名;同时必须得到被致谢者的同意。

11、参考文献

与本研究方法、结果、讨论有关的其它相关的研究，著录要求是：准确、完整、规范，并必须在文章引用处注明。

文字编排要求：

论文整体编排上，页面设置默认格式，行间距倍左右，整洁大方，疏密得当。具体要求：

1、标题： 黑体，三号，居中

2、署名： 单位与姓名之间空一字，宋体，小四号，与标题间距一行

3、摘要： 与署名间距一行，首行缩进四字，“摘要”二字之间空一字，黑体，五号，后跟冒号;摘要内容楷体，五号，换行后文字缩进两字

4、关键词： 首字与“摘要”对齐，黑体，五号，后跟冒号;关键词3或5个为宜，楷体，五号

5、正文：( 1)与“关键词”间距一行;(2)宋体，小四号;(3)每段首行空两字;(4)文科各级目录方式：“一、”“(一)”“1、”“(1)”;(5)理科各级目录方式：“1.”“”“”;正文中如果直接引用一个或几个段落、一个或几个案例，一般独立成段，段落开头空四格，换行空两格，五号楷体字为宜。

6、注释或参考文献： 与正文至少间距一行，“注释”或“参考文献”用黑体，五号，后跟冒号;在正文中须标出“[1]”、“[2]”……，然后在注释或参考文献后对应注明“[1]”、“[2]”……做注释或参考文献时须完整，不得残缺不全;注释或参考文献内容用宋体，五号。请详看第7条目。

7、做注释或参考文献，

第一种：传统形式

引自期刊：

[1]作者：《题名》，《刊名》，××××年第×期，第×页。

引自专著：

[2]作者：《书名》，出版地：出版者及××××年×版，第×页

引自报纸：

[3]作者：《题名》，《报纸名》年-月-日(版次)

在我国经济组成中，汽车产业对促进国民经济发展和社会进步具有重要的战略意义。下面是我为大家精心推荐的关于汽车的科技3000字论文，希望能对大家有所帮助。汽车的科技3000字论文篇一：《试谈汽车超载监测系统》 摘 要： 为了实时识别各种车型的超载车辆，该系统基于开源计算机视觉库(OpenCV)，先根据车辆照片库建立车型分类器，然后使用数字摄像机拍摄进入监控区域的车辆，在视频中使用分类器识别车型，根据所识别得到的车型去查询数据库获得该车型的核载，再通过动态称重技术获得车辆的实际载重，及时判别车辆是否超载。此 方法 可避免过去使用统一重量衡量不同车型是否超载的弊端，并可同时免线圈测量车速。测试结果表明系统能快速准确地识别出车型。配合动态称重系统，就能实时得出所通过的车辆是否超载，对公路养护和道路交通安全有相当大的实用意义。 关键词： 超载监测; 视频识别; OpenCV; 动态称重 超载车辆的危害很大，主要表现在加速道路损坏和危害道路交通安全，人们都深知其危害性，所以治理超载一直是公路监管部门的工作重点。传统的自动超载信息系统都是使用统一标准，对所有车辆都应用同一个整车重量划分是否超载，这样会遗漏部分实际上已经超过该车型核载的超载车辆。实际上，这部分车辆对道路交通同样造成严重影响。鉴于此，本系统首先识别出车辆的车型，再查询得到该车型的核载重量，对比实测重量，便得知是否超载。理论上能够适用于所有车型。 利用摄像机较长的视域，附加设计了一个测速系统，能方便地得出超速数据，以便作为超速监测和供给动态称重系统作参考。 1 系统构成 系统方案 系统主要工作过程为：车辆驶入摄像机监视范围，视频流通过以太网传输到后台处理系统，处理系统通过处理视频识别出车辆的车型，然后根据车型从数据库中查出相应的核载重量;同时，安装在地面的动态称重设备测出车辆的实际载重。两个数据对比即可得出车辆是否超载。系统流程如图1所示。 为了加快处理速率，在程序设计过程中多处使用了多线程并行处理。 OpenCV及其分类器介绍 传统的图像处理软件大多为Matlab，用于开发算法最为快捷，但是其处理速度慢，难以跟上视频处理的需求，所以选用了Intel牵头开发的开源计算机视觉库(OpenCV)。新版的OpenCV已经在易用性上已经接近Matlab，再加上其开源性，很多算法均已公开，加快了开发进程。另外，目前OpenCV已经提供C，C++，Python等语言接口，且支持Windows，Linux，Android和IOS等主流平台，资源相当丰富。对于计算机平台，OpenCV支持多线程并行计算和图形处理器(GPU)计算，这将能大大加快计算速率，用其开发本系统的demo是首选。 图1 系统流程图 为了从视频流中识别出车型，需要使用分类器[1]。所谓分类器，是利用样本的特征进行训练，得到一个级联分类器。分类器训练完成后，就可以应用于目标检测。分类器的级联是指最终的分类器是有几个简单分类器级联组成。每个特定的分类器所使用的特征用形状、感兴趣区域中的位置以及比例系数来定义(如图2所示)。 图2 特征分类 首先使用弱分类器分出货车和客车等车型，然后再分出大中小型货车，最后再精确分类，获得准确的车型。新版本的OpenCV已经支持多种特征的分类器，如SVM，LBP，PBM等。因为系统实时性要求较高，这里选取训练和分类速率都较高的LBP特征分类器。 训练分类器 使用分类器的需要首先训练，即让分类器“认识”目标，为了训练分类器，需要准备样本，样本包括正样本和负样本。正样本即包含目标的灰度图片，而且每张图片都要归一化大小，负样本则不要求归一化，只需要比正样本大即可(使得可以在负样本中滑动窗口检索)。 OpenCV提供了专门的工具用以整理训练样本的原始数据，只需准备好正、负样本，归一化然后转成灰度图，再使用两个描述文件分别记录这些样本集合，然后输入程序即可整理出原始数据。为了准备正样本，借助OpenCV提供的HighGUI模块，在此专门编写了一个GUI截图工具，界面如图3所示。为了能从不同角度识别车辆，准本正样本时需要准备从一定角度范围描述车辆的样本。 图3 GUI截图工具界面 接下来就是训练分类器，这部分工作直接关系到系统的鲁棒性。同样，OpenCV提供了专门工具训练分类器，既有旧版也有新版，为了有更多特性，在此选择新版本的训练程序。 由于这是基于统计的方法，要对大量数据进行处理，如果选择Haar特性，训练周期会比较长，不利于系统的搭建，所以选择用LBP特性训练分类器。从机器性能方面考虑训练时间，使用英特尔线程构建模块(TBB)重新编译OpenCV，就能得到多核加速，且有利于接下来的程序性能。分类器分为三级，分别为：货车、客车分类器，大、中、小型货车分类器和具体车型分类器。由于客车按载客数区分是否超载，车辆总重不会对公路造成严重损坏，所以本系统无需对客车作出具体车型区分。但若然具体管理部门需要统计车型信息，可以进一步加上客车车型分类器。实际使用时，由于要应对车辆车身的喷漆变化或者小范围合法改装等情况，分类器的分类除了在系统筹建的时候大规模训练外，在系统运行时也应继续训练分类器，增加统计数据，使得识别结果更加精确。 识别车型及获得核定载重 训练好分类器后，最直观的测试方法是直接输入测试视频，检查识别效果。新版本OpenCV提供一个C++类CascadeClassifier，该类封装了基本的目标识别操作，使得只需要使用该类的实例加载训练好的XML文件，然后逐帧检测即可。若发现目标，结果将会存放在C++标准模板库(STL)容器vector中。但直接对每帧图像使用CascadeClassifier：：detectMultiScale方法将会大大加重系统的工作量并且在多车辆的情况下无法区分开各车辆，为此，首先需要发现车辆，然后区分不同的车辆目标，再对每一个目标单独进行分类识别。 具体的主要操作的顺序为： (1) 系列的图像预处理操作，降低图像噪音。 (2) 图像差分，发现车辆轮廓[2]，得到运动掩码。图像差分有两种主要方式，分别是帧间差分和背景差分。帧间差分速度快，但容易产生空洞，且无法分离出缓慢运动的车辆;背景差分速度慢，但分离效果好。考虑到如果车辆是缓慢进入测速区，则称重数据可靠性高，而且没有超速，进入识别点的效果好，所以选择帧间差分，这里使用能有效减小前景空洞的三帧差分算法[2]。 (3) 结合运动掩码更新历史运动图像、计算历史运动图像的梯度。 (4) 分割运动目标，得到一辆一辆的车，并跟踪。为区分开图像中的每一辆车，需要对其进行标记，这里使用的方法为： [Mkx，y=ID ifMk-1x，y≠0&k-1≠10 ifMk-1x，y=0 ] 式中：Mk(x，y)为分割出来的单独车辆目标的第k帧感兴趣区域矩形。这种方法虽然鲁棒性较好，但是因为重复计算量大，运算速度有限，所以在确定每辆车的ID后，使用OpenCV提供的更为快速的Camshift算法[3]继续跟踪。 (5) 计算每辆车的运动方向。这部分关系到运动目标筛选，在部分场合，摄像机的视野可能会涉及逆向车道。在这种情况下，可以通过筛选符合主要行驶方向的车辆来排除其他车辆或无关运动目标的干扰。 (6) 车辆进入测速区，开始测速。 (7) 车辆离开测速区，结束测速并计算速度。使用TBB进行并行分类识别车型。由于OpenCV新版矩阵结构Mat的所有操作使用原子操作，大大减轻了多线程编程的工作量，所以这里使用多线程并行操作是最佳选择。 (8) 根据所安装动态称重系统的车速要求，判断是否需要引导车辆到检测站进行检查。 获得实际载重 在视频分析中发现车辆后，对比动态测重模块中测得的实际载重。这里需要把应用场合分为两种情况：高速测重和低速测重，至于高低速的阀值，这根据不同动态称重系统的性能而定[4]，在系统安装时根据动态称重系统参数设置即可。由于目前高速测重技术的精度未达到作为证据的要求，所以在高速测重的场合，所得车重数据只能作为初步判断，若初步发现车辆超载，需要进一步引导车辆到大型地磅再次静态测量，并作其他处理。在低速测重场合，测得的动态数据可靠，可直接作为证据使用。所以系统的运行需要测速模块的配合。 无论高速场合与低速场合，本系统都能实现视频测速功能，可以直接用作超速抓拍系统，降低了公路部门的重复投入成本。 测速方法 测速测量车辆通过测速区所用的时间，然后用测速区长度除以时间而粗略估计得到。考虑到摄像机视域限制，设定的测速区域并不长，只有20 m左右，而且速度是用于参考载重信息是否有效的，所以无需太精确，因而可认为车辆是直线经过测速区域的。测速区的长度需在系统安装时手工进行长度映射。另外，确定通过测速区域的时间差使用帧率和帧计数得出，这样在多线程处理的情况下，可以排除系统时钟和处理速率的干扰，得出准确时间差。 2 测量结果 为快速测试系统性能，直接使用测试视频替代摄像机输入。使用微软Visual Studio 2010 MFC + OpenCV 编写一个即时处理程序，界面如图4所示。 图4 运行在Windows平台上的系统 测试使用一台Intel Core i5M处理器(主频 GHz+智能变频技术)、6 GB内存、 操作系统 为Windows 7 64 b的普通 笔记本 计算机，测试代码尚未使用图形处理器(GPU)计算，但代码在识别部分应用了TBB进行多核并行加速计算。 测试视频共两段，分别在两个不同的场景拍摄，第一段只有一辆公交车，场景较为简单;第二段则是多车多人环境，并且有车辆并行的情况，场景较为复杂，干扰较多。 第一段视频主要用于测试系统的极限性能，在测试开始前，先用转码工具把同一段视频转成不同帧率和分辨率的几段视频，其中视频的宽高比不变。输入视频测试后的结果如表1所示。 视频原始长度为6 s，双斜线为该场景的称重和测速区域。 测试结果表明：系统能实时处理标清视频流，但对高清视频还需进一步优化。 第二段视频主要测试系统的车型识别能力，测试数据如图5所示。 表1 输入视频测试后结果 图5 多车并行时能够准确区分 第二段视频夹杂较多无关目标，如行人、抖动的树枝横向行驶的车辆等，其中双白线之间区域为本场景的称重测速区域。 通过测试，可以看出无关目标能被全部排除，体现了车辆筛选很好的鲁棒性。视频中共通过9辆汽车，所有车辆均本正确识别车型。 3 结 语 通过测试数据可以看出，本系统提出的车型识别算法能适应不同场景和一定的环境变化，具有较高的效率和鲁棒性。随着计算机及其他数字信号处理(DSP)设备的信息处理能力不断提高，应用实时视频处理技术促进智能交通的能力将更大更稳定。若本系统能真正应用在智能交通系统上，有望对遏制道路超载超速现象做出贡献。 参考文献 [1] LIENHART Rainer， MAYDT Jochen. 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