硕士论文摘要怎么写？论文摘要是论文写作中比较重要重要的部分，可以使读者快速地了解到你课题的研究核心，所以比较考验学生对论文的核心把握。本文为大家提供了5例计算机论文摘要范文，可以多参考学习一下。
硕士论文摘要怎么写模板一：基于Hadoop架构的海洋牧场大数据平台设计研究
海洋牧场是我国渔业重要的组成部分,其健康发展有助于修复海洋生态环境、恢复海洋渔业资源和维护海洋渔业的可持续发展。随着现代信息技术的发展,海洋牧场产生的各种数据正在以肉眼可见的速度快速增长,导致数据不能及时有效的进行存储,出现数据存储不全,不能及时发现数据之间的关系,并且对于已存储的数据没有完全开发利用它们潜在的价值。近几年,由于大数据的飞速发展,为解决数据存储“碎片化”、数据价值利用率低、数据“孤岛”等问题提供了有效的方法。本文基于Hadoop分布式基础架构,研究设计了海洋牧场大数据平台,解决了海洋牧场海量数据存储问题、数据价值利用率低、数据“孤岛”等问题,有效提高了海洋牧场数据管理的能力和信息化水平。首先,介绍了海洋牧场和大数据在国内外的发展现状和存在的问题,其次详细阐述了有关海洋牧场大数据平台构建的关键技术,包括Hadoop生态体系、人工神经网络以及果蝇优化算法原理和详细的改进过程,为构建海洋牧场大数据平台的设计研究奠定基础。然后,通过分析海洋牧场的数据来源、实际需求以及大数据标准化体系,设计实现了海洋牧场大数据平台的整体架构、标准体系以及整体框架。为了研究海洋牧场水质要素之间的非线性关系,本文提出了利用改进的果蝇优化算法（IFOA）优化BP神经网络算法并建立了海洋牧场溶解氧的预测分析模型（IFOA-BP）,通过山东省张家楼海洋牧场养殖数据实例分析验证了模型的预测精度;利用Hadoop分布式架构中的MapReduce研究设计了BP神经网络详细的并行化计算过程,实现并行化BP神经网络的运算,解决了海洋牧场海量数据的分析处理,并通过海洋牧场水质数据实例分析了神经网络并行化算法的分类精度和效率。最后,根据海洋牧场数据特点和实际需求设计了海洋牧场大数据平台的目标、业务功能、数据库、和数据处理流程,实现了海洋牧场数据采集、数据存储管理、数据分析计算和数据应用的海洋牧场大数据平台,解决了海洋牧场数据“碎片化”、数据价值利用率低、数据“孤岛”等问题。
硕士论文摘要怎么写模板二：基于机器视觉的人脸属性识别和状态检测技术研究
出于安全、隐私及治安的需要,身份识别逐渐被重视,而人脸识别由于其独一无二,难以被轻易复制的特性,在生活工作中被广泛运用。目前对人脸的识别主要集中在身份识别和年龄识别、性别识别等少量延伸任务上,对人脸的深度信息提取仍是一个较少被触及的领域。此外,人脸的部分属性在描述时通常难以被局限在面部的某个区域,往往会出现一个目标被赋予多个标签的情况,故对面部属性的描述通常被看作是多标签分类任务。本文从人脸检测出发对多标签识别任务进行研究。针对面部属性描述区域不同导致对特征提取能力需求不同的问题,对比特征提取框架,选取YOLOv4特征提取网络,并根据需求进行删改,融合改进后的Resne Xt特征提取结构,设计聚焦于轮廓的全局特征提取模块,以及聚焦于细节的局部特征提取模块,提升网络分类能力;针对面部不同区域间的空间几何信息互补问题,采用基于部分的检测思想,提取不同区域的特征图像,采用PS-MCNN网络的局部共享结构对网络架构进行组建,组合高层的语义特征,提升不同分支网络间的信息交互和特征共享;针对面部标签间的语义相关问题,提出标签加权模块,将标签在特征空间进行映射,通过改进后的LSTM结构,不断向后传递前期的预测信息,进而辅助网络进行分类,提升网络分类准确性。综合以上改进,设计MFARNet网络,在相同条件下进行测试对比,网络在对面部属性识别应用中实现了较好的效果,准确率有效提升。状态识别方面,本文对人脸属性识别的其中一个落地应用方向——疲劳驾驶检测进行实现。针对实际应用中会出现的光照条件差异问题,在图像预处理环节对图像进行局部直方图自适应均衡化,加强对光线变化的适应性,提升弱光环境下的人脸分辨度,保留人脸细节信息,辅助下一步的检测识别任务。在获取处理后的视频帧后,对人脸区域进行识别,进一步定位标志点,获取面部标志点坐标位置。提取眼睛和嘴部区域关键标志点位置信息,确定二者范围,并分别计算纵横比,对眼部睁闭状态和嘴部张合状态进行分析。提取人脸基本标志点位置信息,构建面部三维坐标轴,计算面部俯仰角,对疲劳下出现的点头状态进行识别。此外,对视频帧进行属性分析,对“模糊的”和“张嘴”两个属性进行检测,作为定位不准情况下的辅助证明参与对疲劳状态的级别分类。经真实视频测试,在不同光线条件下,系统可以准确进行面部关键点定位,进一步实现对眼睛闭合、闭眼频率、打哈欠检测、点头检测等不同参数结果的较为准确的计算和统计,能够实现面部区域状态判别和疲劳状态识别,在识别为疲劳时可实现实时屏幕提示和警示音预警功能,证实了在实际场景中的适用性。
硕士论文摘要怎么写模板三：基于深度信息的手指交互技术研究
随着计算机技术的进步,人机交互技术也在快速的发展,部分人机交互逐渐由真实的键盘操控转变为虚拟按键触控,虚拟键盘的出现正是虚拟按键触控最好的应用案例。目前虚拟键盘多采用彩色摄像头配合激光器的硬件方案,但这种方案存在着触控方式受限、指尖检测率低、交互方式单一等问题。而深度信息能够解决背景干扰的问题,深度学习在图像检测方面的能力也十分的出众,能满足系统的需求。本文将深度信息和深度学习相结合,创新并实现了一种设备简单、抗干扰能力强、触控操作丰富的虚拟按键指尖交互技术解决方案。本文主要工作内容如下:（1）针对外部环境对虚拟键盘有较大影响的问题,本文利用深度相机搭建了虚拟键盘触控系统,该系统对比于传统的虚拟键盘方案减少了设备的复杂度。针对计算机视觉受光照影响导致指尖位置提取不精确的问题,本文在虚拟按键指尖触控中加入了深度信息,利用飞行时间法（Time Of Flight,TOF）得到指尖和桌面背景的距离,使用计算后得出的深度差值,最终提出了新的虚拟键盘触控方案,解决了传统判定方法所具有的局限性。本文在创新的触控方案中加入了隔空的无实物键盘输入,它简化了可视化键盘的复杂度,对可视化键盘的稳定性有一定的提升。（2）针对传统方式手势不易检测的问题,本文在虚拟键盘领域中利用YOLO v3（You Only Look Once v3）深度学习网络来对指尖的位置进行检测和跟踪。创建了基于本系统实验环境的手部图像数据集,并在送入网络前对数据集进行了数据增强。在网络结构上也进行了多尺度改变,增强了小物体的检测能力,使得检测小目标的能力有了一定的提升,在本文的数据集上进行测试,综合检测率提升了2.94%。在指尖检测的同时,本文同时对虚拟按键进行识别、跟踪。当虚拟键盘发生移动的情况下,可以及时的识别挪动后键盘的位置。（3）针对键盘操控的局限性,本文在系统中还融入了隔空手势控制的操作方式,隔空手势设置了四个基本功能,可以利用手势进行撤销、删除、清空、关闭摄像头的操作。该方法简化了操作方式同时也简化了键盘按键的数量,可以通过隔空的手势进行人机交互。相对于传统固定按键位置的方法,本文的系统更加的灵活。最终对虚拟键盘进行了按键点击触控实验和连续点击触控实验,识别正确率分别为97.13%和93.33%。对无实物隔空键盘进行了同样的测试,识别正确率分别为99.00%和96.25%。本文系统平均的每秒传输帧数（Frames Per Second,FPS）到了33,满足了使用的流畅性。最后对目前已有的方法进行了比较,并在不同的环境下进行了操作实验,验证了本文系统的有效性。
硕士论文摘要怎么写模板四：基于多模态数据的城市功能区与人流研究
合理的城市功能区规划是城市可持续发展的基础。城市功能区的准确识别是城市规划的重要内容,而当前城市功能区识别方法的相关研究,大多仅基于单源数据分析建模来进行功能区的划分与识别,无法充分利用易于获取的多尺度多来源的数据,为此本文提出了基于多模态机器学习的城市功能区域分类模型MM-Urban FAC,模型部分首先使用SE-Res Ne Xt与自定义结构的DPN结合的双分支神经网络,用来自动挖掘与融合多来源数据的整体特征。模型还并采用人工设计的特征工程对用户行为数据进行深度挖掘,获取更多的关联信息。最后结合基于梯度提升树的算法分别对不同层次的特征进行学习,进而获取对城市功能区域分类的最终预测结果。通过对真实数据集进行了分析和实验验证,结果表明MM-Urban FAC有效提升了功能区划分的准确率,提高了集成学习的性能。城市化的进程的相关研究中,城市人流预测也是很重要的一个部分。人流预测在城市规划、交通控制、公共安全等领域有着广泛的应用。在城市功能区划分的研究中,用户的到访数据对于城市划分有很大的影响。本文还根据人流对城市功能区划分的影响,提出了城市功能区的先验知识也能帮助提升城市人流预测的准确性,据此本文提出了一种基于深度学习的卷积模型sc SEST+,对城市人群流动进行预测。模型结合POI分布和时间因子来表达位置属性的影响,引入人群运动的先验知识,并提出了一种有效的融合机制来稳定训练过程,进一步提高了性能。模型在真实城市人流数据集上性能超过了之前的表现最好的模型。
硕士论文摘要怎么写模板五：基于神经网络的输电线路缺陷检测
近年来,随着无人机在电力检查中的广泛应用,电力巡检效率得到了极大的提升,而且巡检模式也逐步从大范围常规巡检发展到对线路关键设备的针对性检查,这一巡检模式能够及时发现缺陷,从整体上提高了电网运行维护的决策水平。绝缘子和销钉作为输电线路中重要电子器件,也是易破损部件,在电网的日常运行中产生缺陷概率较高,因此研究其缺陷检测方法是非常必要的。传统的缺陷检测主要通过对无人机航拍的图像进行人工评估实现,不仅耗时,且准确性难以保证。深度学习方法相较于传统的图像处理技术,具有检测精度高、速度快等优势,是当前普遍采用的检测方法。本文根据实际工作需求,提出FF-YOLO（Feature Fusion-YOLO）和基于Faster RCNN的改进缺陷检测算法,其中FF-YOLO用于在线检测,在保证检测速度的同时提升了准确率,而基于Faster RCNN的改进算法用于离线检测,具有较高的准确率。针对在线检测任务,本文提出了一种适合多尺度目标的缺陷检测算法FF-YOLO。该算法采用一种特征融合的特征提取网络FF-Darknet,并增加SPP（Spatial Pyramid Pooling）模块增强特征表达能力,提高了小目标检测的效果。同时,该算法对特征金字塔预测模块进行改进,降低了层级特征之间的相互抑制,并且提出了基于欧氏距离的K-means++算法,提高了训练锚框的稳定性。针对目标尺度差距较大而导致检测效果不好的问题,FF-YOLO采用新的损失函数优化模型。此外,为适应实际数据样本不均衡情况,本文采用小样本过采样和背景融合等数据增广方式改进模型性能。离线检测任务一般更关注检测准确率,基于此,本文提出一种改进的Faster RCNN算法。该算法采用金字塔RPN网络生成先验框,提升了小目标的检测精度。同时为精准地完成目标定位,采用浮点数双线性插值法聚合区域特征。实验结果表明改进后的算法对于不同尺寸的目标检测效果显著提高。综上,本文针对在线和离线检测任务侧重点的不同,分别提出FF-YOLO检测算法和改进的Faster RCNN检测算法。FF-YOLO检测算法在保证较好实时性的同时,检测准确率可达到88.41%m AP;改进的Faster RCNN网络则在测试数据集上获得91.30%m AP的检测结果。实验结果表明,本文提出的方法可应用于实际的电力巡检任务。
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