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营口港导入企业形象识别系统CIS研究的开题报告一、选题背景随着营口港口的不断发展,进口货物的数量也越来越多。目前,营口港口已经成为中国较为重要的进口港口之一。然而,随着进口货物数量的增加,营口港口也面临着管理难度增大的困难。传统的管理方式已经不能够满足需求,需要借助计算机技术进行智能化管理。因此,选择营口港导入企业形象识别系统CIS进行研究。二、研究目的本研究的目的是为了开发一种基于计算机视觉和深度学习的营口港导入企业形象识别系统CIS。该系统能够有效的识别船舶上的进口货物,并对货物进行智能化分类。这对于营口港口的管理、安全和便利性都有着极大的帮助。三、研究内容本研究主要包含以下内容:1.系统需求分析:分析系统的需求,明确系统所需要实现的功能和通过功能实现的目标。2.系统设计:设计系统的框架、模型和算法等,确保系统具有高效、准确和可靠性等特点。3.系统实现:实现系统的开发,包括软件编程、数据库设计和配置等。4.系统测试:对系统进行测试,评价系统的功能和性能是否达到预期目标。5.系统应用:在营口港口进行系统应用,对系统进行使用和优化。四、研究方法该研究采用计算机视觉技术和深度学习方法来实现营口港导入企业形象识别系统CIS。主要方法包括:1.图像预处理:对图像进行去噪、灰度转换、滤波和边缘检测等预处理方法。2.物体检测:采用图像分割、边缘检测和卷积神经网络等方法进行物体检测。3.物体分类:使用卷积神经网络和支持向量机等方法对检测到的物体进行分类。4.系统集成:将以上方法整合到系统中,建立完整的营口港导入企业形象识别系统CIS。五、研究意义该研究的意义在于:1.实现自动化管理:通过该系统,可以实现对营口港口进口货物的自动化分类识别,从而提高管理效率。2.提高安全性:该系统可以准确识别进口货物,有助于防止危险品和安全隐患的发生。3.改善用户体验:该系统能够减少人工干预,提高服务的便利性和快捷性。六、研究进度安排1.需求分析和框架设计:3个月。2.系统实现和测试:6个月。3.系统应用和改进:3个月。七、预期成果本研究的预期成果是设计实现一个基于计算机视觉和深度学习的营口港导入企业形象识别系统CIS,并进行应用和优化
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