本科生毕业设计（论文）任务书
学院 | 人工智能学院 | 专业 | 通信工程 | 班级 | 21通信4 | |||
学生姓名 | 起止时间 | 2024年11月—2025年6月 | ||||||
毕设题目 | 基于深度学习的野生动物视觉跟踪系统设计 | |||||||
主要研究目标 | 使用野外监控摄像头实时采集野生动物的视频数据。利用Django的定时任务,定期采集视频帧并进行分析。应用YOLOv8深度学习模型,对视频帧中的野生动物进行检测和识别。利用PyTorch的高性能GPU计算能力,提高目标检测的实时性。采用目标跟踪算法(如SORT、Deep SORT),根据检测结果对动物目标进行持续跟踪。记录动物的种类、数量和活动状态,为后续分析提供数据支持。使用Django的模板引擎,构建Web页面展示跟踪结果。利用JavaScript和可视化库(如Echarts)动态渲染目标位置和轨迹。 | |||||||
主要研究内容 | 该系统是基于深度学习的野生动物视觉跟踪系统，利用Django框架、PyTorch与YOLOv8进行目标检测，结合SORT或Deep SORT算法实现实时跟踪，并通过Django的Web界面及Echarts等可视化工具展示跟踪结果，为野生动物保护提供技术支持。 | |||||||
研究方法 | 1.数据收集：收集大量的野生动物视频或图片作为训练数据，包含目标动物的各种姿态和环境变化等。 2.特征提取：利用卷积神经网络YOLO预训练模型，对图像进行特征提取。 3.目标检测：通过目标检测算法YOLO对视频帧进行实时分析，定位动物的位置和大小。 4.追踪算法：结合光流法其他连续帧之间的关联技术，将目标从一帧连接到下一帧，形成追踪路径。 | |||||||
说明书的要求 | 撰写一篇1.5万字左右的设计说明书。要求立论正确，内容详实，重点突出，结构紧凑，层次分明，条理清楚，文笔清晰。 | |||||||
图纸要求 | 说明书中提供和研究方案相关的硬件电路图和程序流程图，附予论文的适当位置，标注图名图号，并予以解释。要求图纸清晰，条线分明，比例适当，制作规范。 | |||||||
主要参考文献 | [1]张瑞全.基于机器视觉的篮球运动员行为跟踪识别系统[J].宁德师范学院学报(自然科学版),2024,36(03):254-261. [2]戴培柱.基于机器视觉的智慧高速公路管控系统设计[J].西部交通科技,2024,(09):192-194. [3]陈治,张红,安喆.基于改进区域特征跟踪视觉惯性slam系统[J].电子制作,2024,32(17):58-60+53. [4]敖洋钒.高动态场景下的无人机目标跟踪系统设计[D].南京信息工程大学,2024. [5]祁胜凯.基于激光视觉的机器人焊缝识别与跟踪技术研究[D].太原科技大学,2024. | |||||||
指导教师 | 签名：高雪飞 年 月 日 | |||||||
系主任意见 | 审核通过 签名： 年 月 日 | |||||||
院长意见 | 审核通过 签名： 年 月 日 | |||||||
注：任务书的具体内容可依据各系要求进行修正。另，学生所做毕业设计(论文) 的工作的研究成果归学校所有，学生不能向第三方泄露有关成果内容和技术秘密。
