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本科生毕业论文(设计)题目审批表1

一、学生基本信息

(1)学生姓名：张三，性别：男，出生年月：1998年12月，籍贯：山东省济南市。张三同学自入学以来，严格遵守学校纪律，尊敬师长，团结同学，积极参加各类课外活动，表现出了良好的思想政治素质和道德品质。在学习上，张三同学勤奋刻苦，成绩优异，连续三年获得校级奖学金，尤其在数学、物理等科目上取得了显著成绩。此外，他还积极参加科研项目，曾参与一项国家级大学生创新创业训练计划项目，并担任项目负责人。

(2)本科阶段主修专业：电子信息工程，已修课程共计32门，总学分达到180学分。其中，专业基础课包括电路分析、模拟电子技术、数字逻辑设计、微机原理与接口技术等，专业核心课程包括通信原理、信号与系统、数字信号处理等。张三同学在专业课程学习上表现出色，多次在课程设计和实验报告中获得优秀评价。此外，他还自学了Python编程语言和MATLAB软件，提高了自身的实践能力和创新能力。

(3)社团活动与志愿者服务方面，张三同学积极参加校内外各类社团活动，曾担任校学生会主席，组织并参与了多项校园文化活动。他还热心公益，积极参与志愿者服务，曾参加“关爱留守儿童”公益活动，为贫困地区的孩子们提供帮助。在团队合作中，张三同学展现出了出色的组织协调能力和领导才能，赢得了同学和老师的广泛好评。这些经历不仅丰富了他的大学生活，也为他未来的职业发展打下了坚实基础。

二、指导教师信息

(1)指导教师姓名：李华，性别：女，职称：副教授，研究方向：通信与信息系统。李华老师自2005年起在本校电子信息工程学院任教，具有丰富的教学经验和科研能力。她主持并参与过多项国家级、省部级科研项目，发表了30余篇学术论文，其中SCI/EI检索论文10篇。在指导学生方面，李华老师注重培养学生的创新能力和实践能力，所指导的学生在各类学科竞赛中屡获佳绩，如全国大学生电子设计竞赛、全国大学生通信技术竞赛等。

(2)李华老师在教学工作中认真负责，多次获得校级优秀教师称号。她所教授的《通信原理》课程深受学生喜爱，教学效果显著，学生评教满意度连续多年位列学院前列。在她的指导下，多名本科生成功申请到国家级、省级大学生创新创业训练计划项目，并取得了显著成果。此外，李华老师还积极参与国际学术交流，曾赴美国、加拿大等国家进行学术访问。

(3)在学生培养方面，李华老师注重培养学生的综合素质，鼓励学生参加各类学术竞赛和社会实践活动。她曾指导一名本科生在国家级大学生电子设计竞赛中荣获一等奖，并在后续的研究生阶段继续深造。李华老师认为，作为一名优秀的指导教师，不仅要关注学生的学术成长，还要关心学生的心理健康和生活需求，努力为学生创造一个良好的成长环境。在她的关怀下，许多学生不仅在学业上取得了优异成绩，还在人生道路上找到了自己的方向。

三、论文题目及摘要

(1)论文题目：《基于深度学习的图像识别技术在智能交通系统中的应用研究》

随着科技的飞速发展，智能交通系统（ITS）在提高道路通行效率、降低交通事故发生率等方面发挥着越来越重要的作用。本文针对现有图像识别技术在智能交通系统中的应用中存在的问题，提出了一种基于深度学习的图像识别方法。通过构建卷积神经网络（CNN）模型，对交通场景中的车辆、行人等目标进行实时识别和跟踪。实验结果表明，该方法在准确率和实时性方面均优于传统算法，为智能交通系统的进一步发展提供了有力支持。

(2)摘要：

本文针对智能交通系统中图像识别技术的应用需求，提出了一种基于深度学习的图像识别方法。首先，对深度学习在图像识别领域的应用现状进行分析，总结了现有方法的优缺点。然后，构建了一种基于卷积神经网络（CNN）的图像识别模型，并针对交通场景中的车辆、行人等目标进行识别和跟踪。实验结果表明，该方法在准确率和实时性方面均取得了较好的效果。最后，对实验结果进行深入分析，探讨了深度学习在智能交通系统中的应用前景。

(3)关键词：深度学习；图像识别；智能交通系统；卷积神经网络；目标识别

近年来，深度学习技术在图像识别领域取得了显著的成果。本文以智能交通系统为背景，针对现有图像识别技术在目标识别、实时性等方面的不足，提出了一种基于深度学习的图像识别方法。通过对大量交通场景图像进行训练，构建了具有较高识别准确率的卷积神经网络模型。实验结果表明，该方法在智能交通系统中具有广泛的应用前景，有望提高交通系统的运行效率和安全性。

四、论文题目审批意见

(1)审批意见：

经审查，该论文题目《基于深度学习的图像识别技术在智能交通系统中的应用研究》具有一定的创新性和实际应用价值。论文选题紧密结合当前智能交通系统的发展需求，研究内容具有较强的实用性和前瞻性。作者在论文中提出的基于深度学习的图像识别方法，针对现有技术的不足进行了深入分析，并通过实验验