计算机论文范文在哪里找？目前，研究者针对造成交通安全事故的原因,提出了多种驾驶员行为分析方法，主要是对疲劳驾驶和违规驾驶等行为进行检测。当前法律已对疲劳驾驶和行车过程中使用手机等违规驾驶行为做出了相应的规范约束。但在实际实施中存在较多的困难，如对疲劳驾驶等行为的判断一般采用问询和查看行车记录仪等人工手段，而驾驶员间个体差异无法对驾驶员的实际驾驶状态做出有效客观的评估。尤其是驾驶员在驾驶过程中出现的注意力不集中等情况更难通过传统手段进行检测。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：基于计算机视觉的驾驶员行为分析系统设计
本文讨论了目前计算机视觉技术在驾驶员行为分析领域的应用，阐述了因驾驶员的危险驾驶行为所导致的交通事故给社会带来的损失和危害性。运用计算机视觉技术，设计无接触式的驾驶员行为分析系统，实时检测驾驶员是否存在疲劳、打电话、抽烟和注意力不集中的危险驾驶的情况，同时对司机进行及时的提醒和警告，并保存违规图片。本文所设计的驾驶员行为分析系统，可直接移植到目前已有的车载机终端上使用，减少设备成本。同时，该系统将有助于增强交通运输管理部门对驾驶员的管理，对于减少交通事故的发生、保障人民生命财产安全有重要意义。经过实际测试，结果表明本系统具有检测率高、误检率低、运行速度快、对硬件资源占用较少的优良性能，满足项目需求。本文完成了对驾驶员行为检测系统的设计并且实现了系统在车载机上的移植。系统在实际测试中有良好的实验效果，满足项目的需求。但本系统仍有一些不足之处：（1）在强光照射下，眼镜或者墨镜出现强反光的情况下，红外相机无法穿透镜片，无法获取眼睛区域的真实图像，在这种情况下可能会出现误判或漏判。（2）受限于硬件平台的限制，目前流行的基于深度学习的目标检测算法还不能在车载机平台上实现实时检测，提升目标检测算法速度、优化压缩模型是后续研究的方向。（3）本文实现的驾驶员行为分析方法主要是利用图像来进行分析，对单帧图像进行处理和检测，没有充分利用视频中时间域的信息。后续的研究中利用卷积神经网络来进行驾驶员的行为分析，如何有效融合时空问题也是要研究的重点。
检测设备实物图
摘要
abstract
第一章绪论
1.1本课题的研究目的和意义
1.2国内外研究背景及现状
1.3研究内容及结构安排
第二章需求分析与总体设计
2.1需求分析
2.2总体设计
第三章针对驾驶员的人脸检测和特征点定位
3.1传统的人脸检测算法
3.1.1Haar-like特征
3.1.2积分图
3.1.3Adaboost方法
3.2人脸关键点检测算法
3.2.1主动形状模型
3.2.2CLM人脸关键点定位算法
3.3基于卷积神经网络的人脸检测和特征点定位算法
3.3.1卷积神经网络
3.3.2多任务级联卷积神经网络
3.4实际场景下人脸检测效果
3.5本章小结
第四章驾驶员行为分类方法研究
4.1HOG特征原理介绍
4.2基于SVM的驾驶员行为分类
4.3基于HOG与SVM的行为分析
4.4头部姿态估计
4.5遮挡检测
4.6本章小结
第五章驾驶员行为检测系统实际环境下测试结果
5.1驾驶员行为分析系统功能指标
5.2实际场景下测试结果
5.3本章小结
第六章结论与展望
参考文献
计算机论文范文二：计算机视觉在物流仓储安全管理中的应用研究
本文在智能监控环境下基于计算机视觉技术对物流仓储安全管理问题进行了研究，视频数据主要来源于淮南市爱一方电子商务有限公司。首先阐述了当前国内外运动目标检测和目标跟踪以及智能视频监控系统的现状和发展趋势，针对提高物流仓储的安全管理水平的问题，以淮南市爱一方电子商务有限公司的物流仓储仓库内的监控区域中的异常目标为对象进行目标检测和跟踪算法的研究，并开发设计出适合此仓库的智能视频监控系统，当发现可疑目标时可以及时发送报瞥信息给管理人员，确保管理人员及时采取措施减少损失。以下对论文的主要工作进行总结。在基于计算机视觉的物流仓储安全管理的理论研究方面，首先介绍了物流仓储的发展历程，阐述了物流仓储安全监控系统，并对计算机视觉理论知识进行了概述，介绍了三种颜色空间模型：RGB颜色模型，YUV颜色模型和SHV颜色模型，然后介绍了图像处理的相关理论知识，包括视频序列的定义，形态学，图像直方图均衡化，图像滤波和图像分割。在目标检测算法方面，本文首先介绍了三种比较有代表性的检测算法：光流法，帧间差分法和背景差分法，并对三种检测算法的优点和不足之处进行了分析对比，其中，高斯混合模型目前使用的较多。其在交通、医疗、通信等众多领域都有应用，高斯混合模型对模拟现实的多模态场景效果较好，对缓慢的光照变化、树叶晃动等具有较好的处理效果，其结构简单，设置的参数少，拟合性良好等，因此本文选择用高斯混合模型来检测运动目标。然后本文具体研究了高斯混合模型算法的原理和流程，建立了高斯混合模型背景模型，并对其步骤展开阐述，对模型初始参数进行赋值，并设置阈值匹配模型实时更新参数，进而生成高斯混合模型的背景模型。最后结合仓库监控系统，使用开发工具VS2000结合OPENVC软件库进行仿真实验验证，以测试高斯混合模型的检测性能。选取了淮南市爱一方电子商务公司仓库的三个不同背景的场景进行前景目标的检测，利用高斯混合模型算法都完整准确地检测出了目标轮廓，从而验证了该算法的有效性。
最有超平面分优示意图
摘要
ABSTRACT
1绪论
1.1课题研究背景及意义
1.2国内外研究现状及发展状况
1.2.1物流仓储安全管理的现状及发展趋势
1.2.2计算机视觉在国内外的应用现状
1.3目前存在的问题
1.4论文的研究内容和结构安排
2基于计算机视觉的物流仓储安全管理的理论研究
2.1物流仓储安全管理
2.1.1仓储的发展历程
2.1.2物流仓储安全监控系统的介绍
2.2计算机视觉概述
2.2.1颜色空间模型
2.2.2图像处理的相关知识
2.3本章小结
3基于高斯混合模型的视频目标检测算法
3.1运动目标检测的典型方法
3.1.1光流法
3.1.2帧间差分法
3.1.3背景差分法
3.2高斯混合模型算法研究
3.2.1高斯混合模型原理分析
3.2.2高斯混合模型背景模型的建立
3.2.3高斯混合模型初始参数确定和参数更新
3.2.4高斯混合模型背景模型的生成
3.3实验结果与分析
3.4本章小结
4基于马尔科夫随机场的视频目标跟踪算法
4.1马尔可夫随机场模型
4.1.1马尔可夫随机场基本理论
4.1.2MRF随机场与Gibbs随机场的等价关系
4.2基于MRF的粒子滤波跟踪算法
4.2.1基于马尔可夫随机场的目标建模
4.2.2目标跟踪算法流程
4.3实验结果与分析
4.3.1实验环境
4.3.2实验结果与分析
4.4本章小结
5智能视频监控系统及其应用
5.1智能视频监控系统的开发设计
5.1.1智能视频监控系统的硬件及软件配置
5.1.2智能视频监控系统的功能模块设计
5.2智能视频监控系统的实现
5.2.1智能视频监控系统界面及模块实现
5.2.2目标检测与跟踪技术在智能视频监控系统中的应用
5.3本章小结
6工作总结与展望
6.1工作总结
6.2工作展望
参考文献
计算机论文范文三：基于二级计算机系统建立无取向硅钢轧制模型的研究
随着计算机的发展及轧制自动化程度的提高,计算机控制系统在带钢热连轧生产线中发挥着越来越重要的作用。硅钢作为钢中的艺术品,对轧制精度要求极高,传统的计算机控制系统轧制模型并不能适应硅钢高精度轧制的生产要求,因此,开发设计精确的轧制模型显得尤为重要。本文以包钢CSP热连轧计算机控制系统为研究对象,针对原有轧制模型生产硅钢无法达到成品厚度要求精度的问题,以新品种硅钢50SW800为研究对象,开发了适应性较好的厚度精度控制轧制力模型与轧制力自学习模型,实际运行良好。主要工作及结论如下:通过分析大量硅钢轧制的重要工艺参数的变化规律,剔除温度、张力、摩擦力等影响参数,主要针对带钢的变形抗力进行研究,采用微单元的塑性变形方程式,进行硅钢变形抗力参数的计算,并利用在轧制时材料化学元素、变形率、温度、实际轧制压力、理论轧制压力等数据通过多元线性回归得出新的轧制压力修正系数,最终成功构建了轧制力模型,最终将该轧制力模型用于硅钢的轧制力设定预计算,首坯轧制偏差降低60%。通过构建自学习模型,并且添加带钢对已完成的同钢种、相近厚度、相近宽度的带钢的轧制工艺参数学习功能,使其自动适应现场设备产生的公差的情况且过滤各种干扰因素,提高产品的厚度控制精度,有效解决了原有系统自学习模型仅能实现短期自学习（仅学习上一块带钢的生产结果）和学习能力与范围不够,以及首坯或换规格时厚度无法命中等一系列问题,轧制偏差降低14%。本文所建立的硅钢轧制模型与长期自学习模型已成功应用于包钢薄板厂轧机过程控制计算机系统中,有效解决了硅钢厚度精度与轧制稳定性问题,为今后开发新钢种提供参考。
摘要
Abstract
1引言
1.1选题背景及意义
1.1.1选题背景
1.1.2研究目的及意义
1.2轧制过程控制系统的发展概况
1.2.1国外发展情况
1.2.2国内发展情况
1.3轧制计算机控制系统组成
1.3.1生产制造管理系统
1.3.2过程控制系统
1.3.3基础自动化系统
1.4轧制过程数学模型
1.4.1数学模型的定义及其分类
1.4.2数学模型的建模方法
1.4.3数学模型的维护及优化
1.4.4硅钢模型研发与设计工具
1.5主要研究内容
2包钢CSP过程控制计算机系统总述
2.1轧机的过程控制计算机系统软硬件组成
2.1.1硬件
2.1.2系统软件及开发工具
2.1.3中间件
2.2数据管理与通讯
2.2.1数据管理
2.2.2数据通讯
2.3轧制模型控制模块
2.3.1轧机道次预计算模块
2.3.2层流冷却预计算模块
2.3.3卷取机设定计算模块
2.3.4终轧温度控制模块
2.3.5层流冷却温度控制模块
2.3.6带钢平直度自动控制模块
2.3.7轧辊状态模块
2.3.8轧机自学习模块
2.3.9层流自学习模块
2.4本章小结
3硅钢轧制模型的构建
3.1现有模型问题的分析
3.2神经元网格模型分析
3.3轧制力模型
3.4轧制力自学习模型
3.5本章小结
4新旧模型对比分析讨论
4.1误差分析
4.2精度分析
4.3本章小结
5结论
参考文献
计算机论文范文四：基于计算机仿真量化分析的B型主动脉夹层血流干扰研究
主动脉夹层作为高危的心血管疾病，对于人类健康危害不容小觑。因为并发症的不确定性，对于B型主动脉夹层的治疗仍有争议。了解B型主动脉夹层真假腔内血流干扰因素对于B型主动脉夹层的诊治有极大的帮助。目前的医学成像工具可以进行初步解剖学特征判断，但是还无法给出具体血管内参数进行主动脉夹层研究。CFD广泛用于主动脉夹层研究，已有大量研究证实CFD能够给出大量力学数据，且不同的力学参数与主动脉夹层的发展有着紧密的联系。因此本课题希望在CFD对于主动脉夹层研究的有效性以及力学参数与主动脉夹层发展之间紧密联系的基础上，探讨不同位置的撕裂口所导致的血流干扰进行量化分析。主要完成的研究工作如下：（1）基于CFD对同一个病人次级撕裂口位置的力学影响的研究。首先对病人CTA数据进行三维建模，通过逆向工程技术，获得次级裂口出现在不同位置的三维模型，模型A1，A2，A3，A4，A5。然后对五个模型分别进行CFD计算，并进行定量与定性分析。发现真腔内血液运动较为规律，而假腔内血流在主撕裂口附近较紊乱，真腔内血流流速大于假腔。当次级撕裂口位置距离主撕裂口较近时，次级撕裂口附近假腔内血流紊乱，而当次级撕裂口位置距离主撕裂口较远时，主撕裂口流进假腔的血流流速将变大。流进假腔血流量跟次级撕裂口位置有关，次级撕裂口远离主撕裂口时，流进假腔的血流量变大。真腔腔内压强先大于假腔腔内压强后小于假腔；压强差零点数量为1。当次级撕裂口位置距离主撕裂口最远时，压强差零点位置下移。假腔正对主撕裂口位置壁面剪切力较大，且当次级撕裂口位置远离主撕裂口时，该处壁面剪切力值变大。对比分析结果表明不同位置的次级撕裂口对主动脉夹层内血流功能有着不同的影响。（2）基于CFD对多个病人不同位置次级撕裂口的共性影响的研究。本部分，随机选取不同的病人，通过逆向工程技术，获得次级裂口出现在不同位置的三维模型，分别进行血液动力学仿真计算后，分析了不同案例之间不同位置次级撕裂口的血流流速，流量，压强，壁面剪切力等力学参数。结果表明在所有9个案例中，有8个案例中真腔内血流流速大于假腔。此外所有案例表明，随着次级撕裂口位置下移，真腔内血流流速最大值下降。流进假腔血流量与次级撕裂口的弯曲度低度正相关，与次级撕裂口面积高度负相关，与次级撕裂口上方真假腔体积比中度正相关，并与次级撕裂口上方假腔面积低度负相关。
摘要
Abstract
第一章绪论
1.1研究背景
1.2国内外研究现状
1.3论文研究内容及意义
1.4论文组织结构
第二章血液动力学仿真
2.1计算流体力学发展历程
2.2流体力学方法
2.2.1流体力学控制方程
2.2.2流体性质
2.3计算流体力学
2.3.1概述
2.3.2方法步骤
2.3.3有限体积法
2.4本章小结
第三章单个案例不同位置次级撕裂口的血液动力学对比研究
3.1计算前处理
3.1.1建立三维模型
3.1.2次级撕裂口位置改变
3.1.3模型润滑
3.1.4模型切割
3.1.5网格划分
3.2血液动力学仿真计算
3.3网格独立性与时间独立性验证
3.4结果
3.4.1计算结果验证
3.4.2流动模式对比分析
3.4.3流量对比分析
3.4.4压强对比分析
3.4.5壁面剪切力对比分析
3.5本章小结
第四章多个案例不同位置次级撕裂口共性影响的研究
4.1血液动力学仿真计算
4.1.1案例信息
4.1.2网格划分与网格独立性验证
4.1.3雷诺数
4.2结果分析
4.2.1形态学参数
4.2.2流动模式对比分析
4.2.3流量对比分析
4.2.4压强对比分析
4.2.5压强差对比分析
4.2.6壁面剪切力对比分析
4.3本章小结
第五章总结与展望
5.1总结
5.2展望
致谢
参考文献
计算机论文范文五：计算机围棋强化学习中的神经网络
本文研究了深度学习，强化学习和深度强化学习等相关技术。将多种深度学习框架与使用国产分布式深度学习框架进行了对比。本文通过研究计算机围棋与深度强化学习之间的关系，对计算机围棋深度强化学习系统进行了分析。并以此为基础设计实现出一套完备的计算机围棋深度强化学习系统以及其中的流程结构。本文对计算机围棋深度强化学习系统中的深度学习系统进行了深入的研究。根据计算机围棋数据的特点设计了计算机围棋深度神经网络训练所使用的输入数据特征。本文对各种常见的深度神经网络的结构与思想进行了研究，在国产计算节点和分布式深度学习框架上进行了实验对比。根据实验对比结果设计与构建出了适用于所用的计算节点和分布式深度学习框架的计算机围棋深度神经网络的模型结构。本文根据计算机围棋深度强化学习系统中计算机围棋深度神经网络的作用，研究设计与构建了深度神经网络训练使用的代价函数，并且通过实验研究进行了超参数选择
摘要
ABSTRACT
第一章绪论
1.1研究背景
1.2研究目的与意义
1.3研究现状
1.4研究主要内容与结构
1.4.1主要研究内容与创新点
1.4.2论文结构简述
第二章相关理论技术
2.1强化学习相关技术
2.2深度学习相关技术
2.3深度强化学习
2.4深度学习框架与分布式训练
2.4.1常见深度学习框架
2.4.2分布式的Caffe框架
2.5本章小结
第三章计算机围棋深度强化学习系统流程结构
3.1深度强化学习与计算机围棋的联系
3.2计算机围棋深度强化学习系统分析设计与实现
3.2.1计算机围棋深度强化学习系统分析与概要设计
3.2.2计算机围棋深度强化学习系统详细设计
3.3本章小结
第四章数据的特征设计与提取
4.1神经网络输入特征设计
4.2神经网络输入特征提取
4.3神经网络数据输入层
4.4本章小结
第五章深度神经网络的设计与训练
5.1常见深度神经网络结构及其实现
5.1.1ResNet
5.1.2SENet
5.1.3ShuffleNet
5.1.4其他网络结构
5.2计算机围棋强化学习网络结构选择与实现
5.2.1深度神经网络结构设计
5.2.2深度神经网络代价函数
5.2.3深度神经网络训练的超参数选择
5.3计算机围棋神经网络强化学习训练
5.4本章小结
第六章实验总结和展望
6.1实验结果
6.2论文工作总结
6.3未来工作改进与展望
6.3.1未来工作改进与展望
6.3.2计算机象棋中的应用
参考文献
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