研究生毕业论文开题报告怎么写？本文将以计算机论文为例，为大家分享一篇开题报告的范文样本，标题是“基于深度学习的智能化无人机视觉系统的设计与仿真”，具体详情如下。
一、论文开题报告基本框架
论文开题报告一般由以下八个部分组成（每个院校都有固定的开题报告模板，可能有所差异，大家可以参照各自学院的要求进行写作）。具体内容如下：
1.选题的背景及意义
2.研究目标及内容
3.研究方法
4.论文大纲
5.技术难点和可能的解决方案
6.预期成果及可能的创新点
7.论文工作计划
8.参考文献
二、选题的背景及意义
1.1.1 研究背景
随着信息技术和电子技术的不断进步，自主导航的无人飞行器得到了快速的发展。无人机（Unmanned Aerial Vehicle）由于其容易部署、低维护成本，高移动性以及可悬停，在实时监测、无线覆盖、遥感、搜索营救、货物运输、安保和监控、农业以及基础设施巡查等多个民用领域得到了快速的发展，为装备制造商和商业服务提供商提供了广阔的机会。无人飞行器隐蔽性好，操作较为灵活、能够适应各种恶劣的环境。而无人机面临的诸多问题，诸如自主导航、目标检测与识别、避障等，亟待更好的解决方案。在过去的十年里，无人机相关技术，如部件小型化、计算能力的增强以及计算机视觉技术的进步，为无人机技术和应用提供了更加广阔的发展空间。特别是计算机视觉技术被应用到无人机系统上，开发出了最前沿的技术以解决空中感知的困难，如视觉导航、障碍检测及躲避以及空中决策等。这一系列技术发展出了更加广阔的无人机应用领域，超过了传统的军事和国防目的。计算机视觉在多数无人机应用中扮演着不可或缺的角色 [1]。无人机的智能化正成为主流趋势。
目前，无人机的智能化依然着重于传统的机器学习和计算机视觉的方法，如视觉测距多基于诸如 Harris corners、光流、直线检测等方法。近年来，深度学习呈现出爆炸式的发展状态，成为目前人工智能领域最为火热的研究方向。作为目前机器学习技术中最为流行的方法，深度学习的算法若应用到无人机系统，可以使无人机系统从现有数据中得到更多的发现。然而目前深度神经网络在无人机这样的嵌入式系统中较为少见。由于深度神经网络具有极大的计算复杂性，使得它很长时间以来都只能在计算能力强、功耗巨大的计算机中运行。近年来出现了在移动设备、可穿戴设备以及物联网节点中实现深度神经网络的潮流，这使得我们能够在本地实时处理数据，减少延迟。这一潮流，为无人机系统的智能化和视觉应用指明了前进的方向。同时，嵌入式计算机系统的飞速发展和普遍应用，使得无人机智能化的软硬件条件也逐渐成熟，各种嵌入式操作系统的普遍使用使得在无人机进行深度学习相关应用开发更加便利。
1.1.2 研究意义
然而传统的深度学习需要巨大的计算量和长时间的训练，在优化误差方面也存在挑战，并且不存在保证可证明的高效训练算法 [2]。如何快速有效地学习一直是传统神经网络的主要问题，同时传统神经网络存在伪状态，不能进行有效的模式识别和联想记忆等运算，是其主要缺点。而过去几十年协同学的发展，为解决深度学习相应缺点提出了一种新思路。协同学是对从无序到有序或从有序到更为有序过程的研究，再由此以类比的方式，建立起一套数据模型和处理方法，并将得到的模型和方法推广到更广泛的领域。
协同神经网络建立在协同学的基础之上，自上而下地搭建网络，能够做到没有伪状态。协同模式识别采用全局特征提取的方法，精简了整个识别过程。在协同神经网络的基础上构建新的深度学习方法，能够对现有的深度学习进行改良。无人机的起飞、悬停和着陆是无人机自主飞行三大基本阶段 [3]。其中，无人机自主着陆尤其困难，对地标识别的健壮性和精准位置控制要求极高。百分之八十的无人机事故都发生在着陆阶段 [4]。因此，构建一个健壮的无人机自主着陆系统就成为了无人机研究中最具有挑战也最重要的话题之一。深度学习的出现，为无人机自主着陆中的识别检测任务提供了新的工具。深度学习能够学习到高层的视觉特征，能在不同光照条件下，较传统视觉方法能达到更好的检测效果。
三、研究内容
本文针对目前无人机智能化程度较低、对环境的感知能力不足等问题，提出一套融合深度学习的智能化无人机视觉系统的设计方案。考虑到传统的深度神经网络训练成本高、计算量大等问题，本文提出将协同学引入深度学习，提出基于协同学的深度卷积神经网络。该网络是一种全新的卷积神经网络结构模型，也是对协同神经网络的新的探索。
同时，本文对无人机智能化问题进行系统性的考察和论述，提出了无人机智能化的四个主要方面的要求。然后针对无人机系统深度学习的实现，考察了无人机深度学习面临的主要困难，由此再对无人机系统的软硬件提出新的要求，并考察了地面站的智能化问题，提出使用移动手持设备作为地面站平台，并根据目前深度学习在移动端应用的趋势，将上述的协同卷积网络与地面站进行结合。
对于无人机机上系统，研究了实时操作系统对无人机的意义，引入 RT-Thread 实时操作系统作为智能化无人机的操作系统，并针对 RT-Thread 系统对深度学习应用支持不足的问题，为 RT-Thread 分别加入 C++ 线程、图像处理、深度学习框架的支持，为进一步开发具体的视觉应用提供一个完善的平台。最后本文将智能化无人机视觉系统应用于自主着陆中。自主着陆多使用传统的计算机视觉方法，对降落地标的识别检测缺乏健壮性，且仅考虑特定形状的地标，而且没有考虑下降过程中微小障碍物的影响。本文提出的基于深度学习的自主着陆算法能够有效地检测降落地标，为多种不同环境下的自主着陆情景提供解决方案。
四、研究方法
本论文基于深度学习搭建智能化的无人机视觉系统，全文一共分为七个章节，每个章节的主要内容组织安排如下：第一章介绍了智能化无人机视觉系统的研究意义和研究背景，分析了目前无人机智能化当中主要方法和趋势，明确将深度学习作为当前无人机智能化的重要方向，并针对目前深度学习的不足，考察了基于协同学的神经网络的研究和背景，提出将协同学融入到深度学习中。同时，在无人机智能化的基础上，分析了目前无人机自主着陆的研究现状，提出使用该无人机视觉系统实现自主着陆。最后阐述了本论文的主要内容和创新点。
第二章主要介绍协同学的基本理论，包括协同学的数学模型和基本原理。然后引入协同神经网络，介绍协同神经网络的数学模型和运行过程，分析协同神经网络具有的特点和优势，为后续的深度协同神经网络的实现提供理论支撑。
第三章对智能化无人机视觉系统的进行简要介绍，讨论无人机智能化的若干研究方面和要求。针对深度学习的无人机应用，首先探讨目前深度学习在无人机中的难点，针对这些难点，提出相应的软硬件要求，并相应地对地面控制系统提出新的发展要求。最后在对智能化无人机的总体认识的基础上，提出一套智能化无人机视觉系统的整体设计，为之后具体设计和实现奠定基础。
第四章对智能化无人机机上视觉系统进行设计实现。首先对无人机系统使用的四旋翼无人机的硬件进行介绍，然后讨论实时操作系统对于无人机的意义，介绍无人机所使用的 RT-Thread 实时操作系统，并针对 RT-Thread 在线程支持、图像处理、深度学习三个方面的不足分别提出了解决方案，搭建了一个可行的视觉应用开发平台。
第五章对智能化地面站进行总体设计，确定各部分的功能划分，然后具体讨论地面站和无人机之间的通信特别是 MAVLink 通信协议。然后基于对地面站的总体设计，提出基于协同学的深度卷积网络，完成一个基于安卓平台的深度协同卷积网络的实现，作为地面站智能化的手段之一。
第六章将智能化无人机视觉系统应用于自主着陆。首先讨论无人机自主着陆的几个主要问题和可能的解决方案，然后基于对问题的分析讨论，设计一套自主着陆的算法。接下来使用此算法进行无人机自主着陆的具体仿真测试工作，以验证基于深度学习的无人机自主着陆的可行性。
第七章是对基于深度学习的智能化无人机视觉系统进行基本的总结，并说明该系统的不完善之处与可能的问题，并针对这些缺陷和问题给出可行的研究建议，对下一步研究的方向进行展望。
五、研究结论
随着电子技术的不断发展，自主导航的无人机得到更多的使用，无人机的智能化趋势也越来越明显。过去的十年中，无人机相关技术的发展、无人机计算能力的增加、计算机视觉技术的进步，使得无人机智能化有了更多的可能。深度学习是目前最为热门的领域之一，也是目前计算机视觉最新的也是最有效最通用的研究方法之一，相关理论和模型层出不穷。
本文主要设计仿真一个基于深度学习的智能化无人机视觉系统，提出一种基于协同学的深度神经网络，并将其应用到地面站的智能化中，最后完成了这一视觉系统在自主着陆的应用。本文完成的工作主要包括以下几个方面：本文对协同学和协同神经网络进行了简要的介绍和讨论。
本文首先分别介绍了协同学的几个核心概念，阐述了协同学的基本原理，建立了协同学的数学模型，然后引出了基于协同学的模式识别方法，即协同神经网络，阐述了协同神经网络的基本原理和数学模型，介绍了协同神经网络的结构和运行步骤。在传统协同神经网络的基础上，提出了将协同神经网络与深度卷积网络结合的方法，并具体描述了该模型的结构、运行步骤和算法，为智能化无人机系统提供了利用深度学习的工具。
本文阐明了无人机智能化的趋势，分析了无人机智能化的若干主要问题，提出将深度学习作为无人机智能化的重要手段。具体介绍了在无人机中引入深度学习存在的困难，并依此提出了对智能化无人机的新的软硬件要求，并指出地面站在智能化无人机系统中应发挥的作用。然后完成了无人机机上视觉系统的设计和实现，引入了 RT-Thread 实时操作系统作为无人机的操作系统平台，并以深度学习的无人机视觉应用为目标，对 RT-Thread 系统进行了相应的完善，建立一个基于RT-Thread 的无人机视觉平台。最后针对地面站的智能化，设计了一个基于安卓系统的具备无人机基本控制功能的地面站应用，并将深度协同卷积网络加入其中。
本文在完成对深度协同神经网络和智能化无人机系统的设计之后，在这两者的基础上，将基于深度学习的智能化无人机视觉系统应用到无人机自主着陆中。首先考察了自主着陆的主要问题，然后对自主着陆的算法进行了总体设计，再基于深度学习检测算法设计了一个地标检测系统，使用 Gazebo 仿真平台完成了自主着陆算法的仿真实现，并通过实验证明了该算法的有效性。
六、论文进度安排
20XX年11月01日-11月07日 论文选题
20XX年11月08日-11月20日 初步收集毕业论文相关材料，填写《任务书》
20XX年11月26日-11月30日 进一步熟悉毕业论文资料，撰写开题报告
20XX年12月10日-12月19日 确定并上交开题报告
20XX年01月04日-02月15日 完成毕业论文初稿，上交指导老师
20XX年02月16日-02月20日 完成论文修改工作
20XX年02月21日-03月20日 定稿、打印、装订
20XX年03月21日-04月10日 论文答辩
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