计算机论文范文在哪里找？这是一个科学与技术飞速发展的时代,计算机技术与互联网已经逐渐的融入到了人类的日常学习、工作与生活之中，计算机已经成为人们不可或缺的伙伴与助手。计算机技术与互联网的快速发展已经完全改变了人们的思维方式和生活习惯。计算机科学家图灵先生曾写过一篇著名的论文《ComputingMachineryandIntelligence》，在论文中他提出这样的疑问：“机器能否像人一样思考吗？”这个提问也正式开启了机器智能化领域的先河。也正如卡内基.梅隆大学的DanR.Olsen教授所表述的:“人们用了50年的时间来去研究如何制造计算机以及如何在计算机上编写程序，下一步的重点研究方向就是让计算机能够智能化的适应人类的生活与习惯，而不是让人类再去继续适应计算机。”本文为大家提供了篇关于计算机方面的范文,供大家参考。
计算机论文范文一：基于机器视觉的计算机主机装配定位技术研究
本文研究了基于机器视觉计算机主机装配生产线定位技术，首先，通过对CPU、内存条、CPU散热器的定位特征研究，确定了CPU装配以内框边缘直线构造四边形中心用于定位；内存条分别以端口位置特征直线段中点，卡槽处特征直线用于装配位置和角度定位；CPU散热器以螺孔中心用于装配定位。其次，针对装配定位关键点和难点，图像处理算法上提出了基于最小二乘法拟合直线和椭圆的改进算法，通过仿真发现直线拟合改进算法对于提升角度精度有显著作用，椭圆拟合改进算法在精度和稳定性上的提升较为明显。针对CPU散热器安装定位中，多个无重叠视野相机之间需要参数标定，提出了一种多相机无重叠视野下自标定方法，并现场实验验证，该方法能满足工程所需的精度要求。最后完成了各工位视觉系统硬件设计，选型，安装和调试。开发了个工位视觉系统个工位定位软件，并应用于工程现场，通过试运行满足定位技术要求。主要完成工作如下：1、开展了计算机装配过程中CPU、内存条、CPU散热器装配特征研究，根据实物和图像的几何特征，确定了CPU装配以内框边缘直线构造四边形中心用于定位；内存条分别以端口位置特征直线段中点，卡槽处特征直线用于装配位置和角度定位；CPU散热器以螺孔中心用于装配定位。进一步分析了定位特征区域的图像特点，联系实际生产技术要求提出了本文所需解决的难点和关键点：第一，设计满足定位精度要求的几何特征拟合算法；第二，对视野不重叠多相机参数标定；第三，选取合理视觉系统零部件以及不同打光方式获取所需高质量图像。
摘要
Abstract
第一章绪论
1.1课题来源
1.2研究背景及意义
1.3装配定位关键技术研究现状
1.3.1装配领域视觉应用
1.3.2视觉定位算法
1.3.3视觉系统全局标定
1.4主要工作内容与安排
第二章计算机主机装配视觉定位特征研究
2.1计算机主机装配特征研究
2.1.1CPU定位特征研究
2.1.2内存条定位特征研究
2.1.3CPU散热器特征研究
2.2小结
第三章定位算法研究
3.1图像预处理
3.1.1图像滤波
3.1.2图像二值化
3.2边缘检测算法
3.2.1边缘检测算法特点
3.2.2边缘检测算法应用
3.3轮廓提取与轮廓筛选
3.4最小二乘直线拟合及其改进算法
3.4.1最小二乘直线拟合算法
3.4.2最小二乘直线拟合算法的改进
3.4.3改进最小拟合二乘法仿真
3.5最小二乘椭圆拟合算法及其改进
3.5.1最小二乘椭圆拟合算法
3.5.2最小二乘椭圆拟合算法的改进
3.5.3改进椭圆拟合算法仿真
3.6小结
第四章一种基于目标自身特征多相机全局自标定方法
4.1多相机全局自标定方法
4.2实验验证
4.3小结
第五章装配技术实现
5.1视觉定位系统设计
5.1.1光源以及照明方式选择
5.1.2光学镜头选择
5.1.3摄像机选择
5.2计算机主机各视觉定位工位视觉系统设计
5.3CPU散热装置装配定位技术实现
5.4CPU装配定位视觉系统设计及实现过程
5.5内存条装配定位视觉系统设计及实现过程
5.6小结
第六章总结和展望
6.1总结
6.2展望
参考文献
计算机论文范文二：基于计算机视觉的人体行为识别方法
随着科技进步与计算机行业的蓬勃发展，人体行为识别技术在视频监控、以及人机智能交互等领域的有着非常广泛应用与实际意义，该技术目前已成为计算机视觉领域的研究热门。本文在这样的大环境背景之下，对基于计算机视觉的视频人体行为识别方法进行一些探讨。本文在领域内的许多科研人员的研究基础之上对其进行的一些改进型的尝试。虽然实验环境与结果存在着许多的不足之处，但依然取得了一定的研究成果。本文提出了一个基于DT与Semi-NBC混合模型的人体行为识别方法。该方法主要是将密集轨迹与半朴素贝叶斯分类器相结合所设计的。运动特征检测模块主要是通过计算视频中的时空兴趣点的光流中值来得到特征点的运动信息，继而在连续的L帧图像上构成一段轨迹向量，利用轨迹向量即可进行接下来的特征提取操作。特征提取模块主要是通过轨迹向量来计算HOG、HOF、MBH等特征描述符，然后对轨迹信息所提取出来的特征，再利用RootSIFT方法进行归一化处理。最后特征分类模块主要是先对上述归一化处理的特征执行PCA降维，接着使用FV方法对从视频中提取的运动特征进行编码，在特征分类模块中，再使用半朴素贝叶斯分类器进行训练识别分类。实验结果表明，本文提出的方法在行为识别方面取得了较好的效果，比传统的密集轨迹算法有更好的性能。本文提出的方法虽然取得了一定的成果，但是行为识别技术的工业应用是要走进千家万户的并且要求其能够在复杂的环境之下工作，虽然行为识别技术在国内外已经被研究多年，但是至今仍然还是处于实验室数据集测试阶段，没有被真正的实用化和产业化。因此，基于计算机视觉的人体行为识别方法还需要进一步的研究与完善。随着深度学习技术的发展，以及计算能力的进步，基于深度学习的视频人体识别方法的研究也越来越受到科研人员的重视，且识别效果也越来越好。随着科学技术发展的日新月异，相信在未来的某一天，该技术所搭配的市场产品也一定会越来越完善，人们有理由相信未来计算机视觉技术日趋成熟的条件之下，各种各样的基于计算机视觉所打造的产品会在未来的人类生活工作中发挥更大的价值与作用。
摘要
abstract
第一章绪论
1.1研究的背景和意义
1.2国内外研究现状和发展趋势
1.3本文所做的主要工作
1.4本文的组织结构
第二章基于计算机视觉的行为识别理论
2.1基于计算机视觉的人体行为识别
2.1.1人体行为识别的发展背景
2.1.2基于计算机视觉的人体行为识别的发展现状
2.2数字图像处理
2.2.1RGB颜色空间
2.2.2灰度图边缘检测
2.2.3RGB图像边缘检测
2.2.4图像去噪
2.3目标特征检测
2.3.1光流理论
2.3.2光流场理论
2.3.3光流法的假设条件
2.3.4光流计算方法
2.3.5基于光流法的特征检测
2.4目标特征提取
2.4.1HOG特征
2.4.2HOF特征
2.4.3MBH特征
2.4.4DenseTrajectory特征
2.4.5PCA算法
2.4.6FisherVector
2.5行为特征分类理论
2.6本章小结
第三章基于朴素贝叶斯与半朴素贝叶斯图像识别比较
3.1朴素贝叶斯分类器NBC
3.2半朴素贝叶斯分类器SEMI-NBC
3.3图像识别方法流程
3.4图像预处理与特征提取
3.5实验目的与实验设置
3.6实验结果和分析
3.7本章小结
第四章基于DT与Semi-NBC混合模型的行为识别
4.1模型架构
4.1.1总体框架
4.1.2运动特征检测
4.1.3目标特征提取
4.1.4目标特征分类
4.2实验过程
4.2.1数据集
4.2.2参数设置
4.3实验结果和分析
4.4本章小结
第五章基于计算机视觉的行为识别系统实现
5.1需求分析
5.1.1行为识别系统的目标分析
5.1.2行为识别系统开发运行环境分析
5.1.3行为识别系统功能与性能分析
5.2总体设计
5.2.1总体流程设计
5.2.2功能模块设计
5.3系统实现
5.4测试结果与分析
5.5本章小结
第六章总结与展望
参考文献
计算机论文范文三：基于计算机视觉的高电压实验室人身安全保护监控系统的研究
本文设计开发了一种应用于高电压实验室的人身安全保护监控系统。本系统基于计算机视觉技术，具有运动目标检测、跟踪和测距等功能，弥补了传统的高电压实验室人身安全防护的短板。在运动目标检测方面，本文介绍了光流法、帧间差分法、一般背景差分法和混合高斯模型背景差分法，并通过理论分析和实验验证了这些方法的优点和不足。针对混合高斯模型背景差分法的计算量过大和阴影影响的不足提出了相对应的解决改进的方法。在计算量不足的方面，本文所提出的为混合高斯模型引入最大后验概率估计以减少计算量的方法，并在此基础上将灰度参数与S分量相融合形成新的输入参数，将混合高斯模型差分法改进为基于双参数的混合高斯模型差分法解决阴影问题，最后通过实验验证。在运动目标跟踪方面，本文介绍了目标跟踪方法的基本原理，并将传统算法改进为基于二维直方图反向映射跟踪算法。之后通过实验验证了采用H-V分量的二维直方图法所获得概率密度图像，相对于H分量的直方图法所获得的概率密度图像要更加准确，可以有效减少了背景图像对目标跟踪算法的影响。最后结合混合高斯模型背景差分法自动获取跟踪目标，实现了多运动目标的自动检测与跟踪。本文的最后展现了系统制作过程中硬件选择、软件开发环境架构、界面设计、程序加速、人体检测和声光报警器等细节。根据对系统的实际检测的结果，验证了系统设计的实用性。
分类模型结构
摘要
Abstract
第一章绪论
1.1选题背景与意义
1.2高电压实验室人身安全防护措施国内外现状
1.2.1高电压实验安全防护措施国外现状
1.2.2高电压实验安全防护措施国内现状
1.3目前高电压实验室人身安全防护的不足
1.4基于计算机视觉的目标检测与跟踪技术的发展与应用
1.5本文主要研究思路
1.6本章小结
第二章基于计算机视觉的高电压实验室人身安全保护系统结构设计
2.1系统应用环境分析
2.2系统结构
2.3系统判断逻辑
2.4视频图像处理关键技术要求
2.5本章小结
第三章基于计算机视觉的高电压实验室人身安全保护系统软件设计与改进
3.1相关算法的研究
3.1.1图像去噪相关算法研究
3.1.2运动目标检测相关算法研究
3.1.3Mean-Shift目标跟踪算法研究
3.2部分算法的改进
3.2.1基于双参数匹配判断的混合高斯模型背景差分法
3.2.2基于二维直方图反向映射Mean-Shift跟踪算法
3.3系统软件基本流程设计与实现
3.4本章小结
第四章基于计算机视觉的高电压实验室人身安全保护系统制作与应用
4.1硬件选择与搭建
4.2应用程序开发
4.3系统检测
4.4系统优化
4.4.1系统程序加速
4.4.2优化系统运动检测与跟踪的判断条件
4.4.3提高双目摄像头测距精度
4.5本章小结
第五章总结与展望
5.1内容总结
5.2本文创新点
5.3课题展望
参考文献
计算机论文范文四：基于计算机视觉的三维重建技术的研究
近些年来，三维重建的学术研究涉及到众多领域，但是在实际应用中还是存在一些不稳定性。虽然现在有很多设备可以直接获取三维点云，但是其成本较高，而且会受到应用场景的限制。基于无序图像的三维重建只需要计算资源，并且应用场景非常广泛。目前现有的一些比较优秀的算法普遍存在效率低下等问题，因此仍需要在该学术领域中做出更加深入的研究。本文重点研究了基于无序图像的三维重建算法，主要以提高三维重建的运行速度和质量为目标，做出了改进。1)首先根据SIFT算法和SURF算法的特性，对两者的匹配结果进行融合，提高了图像特征点匹配的精度，同时增加了通过SFM技术得到的稀疏点云的点数，降低区域扩散的错误率，提高了整个三维重建的稳定性。2)针对无序图像的三维重建过程需要进行两两匹配的耗时问题，将哈希技术应用到的图像对匹配过程中。使用哈希映射为所有图像构建哈希特征编码，利用该哈希特征编码判断图像之间的重叠关系，然后过滤掉图像集中场景重叠面积较小的匹配对，再对重叠面积较大的图像对进行特征匹配，提高了SFM的运行速度。3)对深度图融合算法中可能存在匹配信息不足和存在大量噪声等问题，通过一致性检测提高原始深度图的精度。同时，在深度图融合过程中加入置信度来删除冗余，保留精确的三维点，从而提高了稠密点云的精度。在本文的实验中，首先统计融合SIFT匹配结果和SURF匹配结果得到的稀疏点云的点数，然后统计运用哈希加速的SFM技术的运行时间，最后展示了修正后的深度图和改进算法生成的稠密点云。通过实验对比改进前后的数据结果，验证了改进的算法可以提高三维重建的速度和质量。
摘要
Abstract
第1章绪论
1.1研究背景及意义
1.2国内外研究现状
1.3主要研究内容
1.4论文的组织结构
第2章三维重建基础理论
2.1相机成像理论
2.1.1空间坐标系
2.1.2相机的理论成像模型
2.1.3径向畸变
2.2极线约束
2.2.1对极几何
2.2.2本征矩阵
2.2.3基础矩阵
2.3基于图像的三维重建概述
2.3.1稀疏点云重建
2.3.2稠密点云重建
2.3.3点云到网格的重建
2.3.4曲面重建
2.4本章小结
第3章特征匹配融合算法
3.1特征匹配算法介绍
3.1.1SIFT算法
3.1.2SURF算法
3.2融合SIFT和SURF的匹配结果
3.3实验及结果分析
3.3.1实验数据
3.3.2实验结果
3.3.3结果分析
3.4本章小结
第4章用于SFM的哈希加速算法
4.1层级哈希图像匹配算法
4.1.1局部敏感哈希映射
4.1.2哈希匹配
4.2基于图像对过滤和哈希映射的快速匹配
4.2.1算法描述
4.2.2性能分析
4.3实验及结果分析
4.3.1实验数据
4.3.2实验结果
4.3.3结果分析
4.4本章小结
第5章深度图融合算法研究
5.1算法流程
5.1.1深度图修正
5.1.2删除冗余
5.1.3深度图融合
5.2实验及结果分析
5.2.1实验数据
5.2.2实验结果分析
5.3本章小结
结论
参考文献
计算机论文范文五：基于计算机视觉的智能废料瓶分类系统
目前政府社会都对资源回收和垃圾分类的状况愈加关注，做好垃圾分类是提高资源回收效率的重要前提。废料瓶是一种重要的可回收资源，其具有数量庞大、回收价值高、不同种类后续处理方式不同三大特点，因而废料瓶分类系统具有很高的研究价值。本论文设计开发了一套基于计算机视觉的智能废料瓶分类系统，根据实际应用需求设计开发了硬件装置、软件系统和识别算法。在硬件装置上满足体积轻巧、成本低廉、性价比高、运行流畅、可广泛布点的需求；在软件系统上，开发了面向用户的移动端用户APP、面向商家的移动端商家APP和面向管理员的Web端后台管理系统，为用户提供积分兑换的功能、为商家提供销售商品的平台、为管理员提供完善的后台管理系统。此外，本系统的识别算法设计了两种的识别模式：条形码识别和神经网络识别，两种识别模式配合工作，提高了识别的效率及准确率。本论文的主要工作如下：（1）实现系统硬件装置：设计简洁合理的硬件装置结构，选择树莓派和Arduino作为硬件装置的控制核心，尽量减少传感器模块的数量，选择AndroidThings操作系统实现对传感器模块和系统流程的高效控制，使用OkHttp框架来保证硬件装置与云端服务器之间的高效通信。（2）实现软件系统中的云服务器设计：充分分析云服务器的功能需求，设计云服务器合理高效的工作流程，保障云服务器与系统其他组成部分通信的稳定、快速、可靠。（3）实现软件系统中的移动端用户APP和移动端商家APP：选择Android操作系统保障系统应用软件高效、稳定、安全的运行，对用户和商家进行充分的需求分析，设计合理的数据库表结构，提供完善的系统功能，设计友好的人机交互界面，设计合理的系统工作流程。（4）实现软件系统中的web端后台管理系统：使用SSM框架开发基于MVC设计模式的Web网站，对管理员进行充分的需求分析，设计友好的人机交互界面，满足管理员的使用需求，实现登陆、用户管理、商家管理、商品管理、投递记录管理、投诉处理六大功能模块。
基于光电传感器的电力试验安全防护系统结构图
摘要
Abstract
第1章绪论
1.1研究背景及意义
1.2相关研究与应用
1.2.1国外垃圾分类现状
1.2.2国内垃圾分类现状
1.2.3智能垃圾桶应用
1.3论文主要内容与结构
1.3.1论文主要研究内容
1.3.2论文结构
第2章系统概述
2.1系统简介
2.2系统需求分析
2.3系统整体框架
第3章系统硬件装置设计
3.1硬件装置开发板与操作系统
3.1.1开源硬件与传统开发板
3.1.2树莓派
3.1.3Arduino开发板
3.1.4AndroidThings操作系统
3.2硬件装置传感器模块
3.2.1摄像头模块
3.2.2显示屏模块
3.2.3SG90舵机模块
3.2.4WS2812b灯带模块
3.3硬件装置智能垃圾桶设计
3.4硬件装置工作流程
3.5硬件装置实现方法
3.5.1树莓派与Arduino之间的通信
3.5.2树莓派与云端服务器的通信
3.5.3Arduino控制各个传感器模块的工作
3.5.4各个传感器模块独立工作
3.6硬件装置用户屏页面设计
3.6.1用户屏页面需求分析
3.6.2用户屏页面设计与实现
第4章系统软件系统设计
4.1软件系统移动端与Web端开发技术
4.1.1Android操作系统
4.1.2SSM开发框架
4.2软件系统云端服务器设计
4.2.1云端服务器需求分析
4.2.2云端服务器工作流程
4.3软件系统数据库设计
4.3.1数据库概念模型设计
4.3.2数据库表结构
4.4软件系统移动端用户APP设计
4.4.1移动端用户APP需求分析
4.4.2移动端用户APP页面设计
4.4.3移动端用户APP工作流程
4.5软件系统移动端商家APP设计
4.5.1移动端商家APP需求分析
4.5.2移动端商家APP页面设计
4.5.3移动端商家APP工作流程
4.6软件系统Web端后台管理系统
4.6.1Web端后台管理系统需求分析
4.6.2Web端后台管理系统页面设计
4.6.3Web端后台管理系统工作流程
第5章系统识别算法设计
5.1识别算法相关技术
5.1.1OpenCV计算机视觉库
5.1.2TensorFlow深度学习框架
5.1.3卷积神经网络
5.2识别算法工作流程
5.3识别算法:条形码检测与识别
5.3.1条形码检测算法
5.3.2条形码识别开源库
5.3.3条形码识别算法测试
5.4识别算法:神经网络识别
5.4.1废料瓶图像收集
5.4.2废料瓶图像预处理
5.4.3LeNet-5与InceptionV3网络模型
5.4.4训练与测试
第6章总结与展望
6.1总结
6.2研究展望
参考文献
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