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2025本科生毕业论文(设计)鉴定表

一、学生基本信息

(1)学生姓名：张三，性别：男，出生年月：1998年2月18日，籍贯：湖北省武汉市。张三同学自2015年9月考入我国某知名大学计算机科学与技术专业，在校期间表现优异，曾获得国家励志奖学金、校级三好学生等荣誉称号。张三同学在大学期间积极参与各类学术竞赛，如全国大学生数学建模竞赛、ACM程序设计竞赛等，并在其中获得优异成绩。此外，他还担任过学院学生会主席，具备良好的组织协调能力和团队合作精神。

(2)在学术研究方面，张三同学在导师的指导下，参与了多项科研项目，如“基于大数据的智能推荐系统研究”和“云计算环境下的网络安全技术研究”。在项目中，他主要负责数据挖掘和算法优化工作，取得了显著成果。其中，他在“基于大数据的智能推荐系统研究”项目中，提出的优化算法在推荐准确率上提高了20%，为后续研究提供了有力支持。

(3)张三同学在大学期间，不仅注重专业知识的学习，还注重自身综合素质的提升。他曾赴英国某知名大学进行短期交流学习，期间积极参与当地社团活动，拓宽了国际视野。此外，他还积极参与志愿者服务活动，如支教、环保等，培养了社会责任感和公民意识。张三同学的综合素质得到了广泛认可，为他在未来的职业发展奠定了坚实基础。

二、毕业论文（设计）题目及摘要

(1)毕业论文（设计）题目：基于深度学习的智能视频监控系统设计与实现

摘要：随着信息技术和人工智能技术的飞速发展，视频监控技术在我国公共安全、交通管理、智能家居等领域得到了广泛应用。然而，传统视频监控系统在处理复杂场景、实时性和准确性等方面存在诸多不足。本文针对这些问题，提出了一种基于深度学习的智能视频监控系统。系统采用卷积神经网络（CNN）进行图像特征提取，融合多种深度学习算法实现目标检测、跟踪和分类等功能。实验结果表明，该系统能够有效识别复杂场景下的目标，实时性较好，准确率达到了95%以上，具有很高的实用价值。

(2)在论文中，首先对视频监控系统的发展历程、技术特点和应用领域进行了概述。随后，对深度学习在图像处理领域的应用进行了详细介绍，包括卷积神经网络、循环神经网络等。在此基础上，提出了基于深度学习的智能视频监控系统架构，并对系统中的关键算法进行了详细分析和实现。论文中涉及到的关键技术包括：图像预处理、特征提取、目标检测、目标跟踪和分类。通过实验验证，该系统能够在复杂场景下实现高精度的目标识别，为视频监控技术的发展提供了新的思路。

(3)为了验证所提出智能视频监控系统的性能，本文选取了多个实际场景进行了实验。实验结果表明，该系统能够在实时监控过程中，对行人、车辆、异常行为等目标进行有效识别，识别准确率达到95%以上。此外，系统在处理复杂场景和光照变化等方面表现出良好的鲁棒性。通过与其他同类系统的对比分析，本文提出的基于深度学习的智能视频监控系统在性能上具有明显优势。该研究成果为我国视频监控技术的发展提供了有益借鉴，有助于提升公共安全水平和社会治理能力。

三、论文（设计）评阅意见

(1)本论文题目为《基于深度学习的智能视频监控系统设计与实现》，作者通过对当前视频监控技术的深入研究，结合深度学习算法，提出了一种新型的智能视频监控系统。论文结构完整，逻辑清晰，论证充分，具有一定的创新性和实用价值。

论文在理论分析方面，对视频监控系统的基本原理、深度学习的基本概念和算法进行了详细的阐述。作者对深度学习在视频监控领域的应用进行了系统性的研究，对现有方法的优缺点进行了比较分析，为后续研究提供了理论基础。

在系统设计方面，作者提出了一个基于深度学习的智能视频监控系统架构，包括图像预处理、特征提取、目标检测、跟踪和分类等模块。系统设计合理，模块之间相互独立，易于扩展和维护。在算法实现上，作者采用了卷积神经网络（CNN）进行图像特征提取，融合了多种深度学习算法，实现了对复杂场景下的目标检测和跟踪。

(2)论文在实验部分，选取了多个实际场景进行了实验，验证了所提出智能视频监控系统的有效性。实验结果表明，该系统能够在实时监控过程中，对行人、车辆、异常行为等目标进行有效识别，识别准确率达到95%以上。此外，系统在处理复杂场景和光照变化等方面表现出良好的鲁棒性。作者对实验数据进行了详细的分析，并与现有方法进行了比较，充分展示了所提出系统的优势。

在论文的写作过程中，作者注意了理论与实践相结合的原则，不仅对深度学习算法进行了深入的理论研究，而且对实际应用中的问题进行了探讨。论文中的案例分析部分，详细介绍了系统在实际应用中的实施过程，包括系统部署、数据收集、模型训练和优化等环节，为读者提供了实际操作的参考。

(3)论文整体上具有一定的创新性，主要体现在以下几个方面：一是提出了基于深度学习的智能视频监控系统架构，实现了对复杂场景下的