随着视频处理、分析、传输技术和人工智能技术的不断进步，监控系统从纯模拟系统向模数结合、纯 IP 监控方式发展，不断走向高清化、网络化，监控系统的智能分析需求也应运而生，即智能化。 我们希望通过这项研究，能够完成一套全高清视频流和智能化视频监控系统与平台，能够做到如下 几个方面的内容： 1.1 进一步建设和创新完善社会治安防控体系、能够对人员特征(如面部特征、生物特征等)实现实 时智能分析。 1.2 采用针对性的智能技术做支撑(例如需要从海量视频中快速的查找关键图像)，将巨大的图像资 源潜力进行充分挖掘利用，以便有效提升系统的综合效率。 1.3 作为一个微型系统，具有一定的可移植性、拓展性，在此基础建成综合智能应用系统，进一步满足智能化、社会化应用管理的需求。同时可针对特定行业、场景的可定制化的、高扩展性的综合智能实时视频监控系统和系统提供技术支持。 适用大学生参考学习。 大创-大学生创新创业训练计划项目申报书-软件-“airtight-monitoring”智能监控系统——开启智能监控与实时检测处理的新时代-参考

我们希望通过这项研究，能够完成一套能够生成高质量的逼真的人脸图像的系统，能够做到如下几个方面的内容： 1.1与传统的图像补绘方法不同，人脸补绘需要目标对象的内容、轮廓和结构信息，以实现真实的输出。 1.2考虑人脸的特殊特征，充分挖掘和利用人脸所包含的信息，以生成和谐自然的人脸。 1.3对大面积缺失的人脸信息进行补全，注重对特征自然和谐的人脸部位的重建，在结构和外观上保持一致的情况下，为缺失的关键部件生成新的语义像素。 适用大学生参考学习。 大创-大学生创新创业训练计划项目申报书-软件-基于人脸先验信息的人脸图像补全研究-参考

随着对 SDN 架构开发和部署的不断深入,各类安全性问题也逐渐成为制约SDN 发展的关键因素。业界针对 SDN 安全的研究方向主要分为两大类：一类是使用 SDN 来加强和提升网络安全，主要是指 SDN 给传统的网络安全研究所带来的新思路和新解决方式；另一类是 SDN 自身安全，即对 SDN 体系架构本身所存在的安全问题进行研究。 适用大学生参考学习。 大创-大学生创新创业训练计划项目申报书-软件-基于机器学习的网络入侵检测与具备自动防御的SDN安全网络体系研究-参考

大数据与创业 作者： 来源：《大众科学》2017年第04期 从字面理解，大数据描述的是一个巨量数据的概念。而在实际的应用中，"大数 据"跟"光年"的词性更加相像：当光指引到时间中，就成为了描述距离的单位，而把海量 的有效数据进行有针对性的整合分析时，他就可以对用户行为进行描述，为我们的生活 提供各种各样的决策和指引。 这样的特质决定了大数据跟创业的关系是密不可分的，一方面它的运用可以放 大创业项目的效果，另一方面大数据本身是近几年才走红的，它的诸多方面都有待挖掘 ，也是创业的一个热门领域。 2016年可谓是中国的"大数据之年"，不仅国家推行"大数据战略"，倡导发展互 联网新经济，各行各业也都在谈论大数据的前景。在这一年里，很多人加入了大数据创 业的队列中，大数据在推动中开始加速发展，不过很多问题也就随之而来。摆在首位的 问题就是：数据从何而来？ 初加工即可交易 巧妇难为无米炊，用大数据创业，没有大数据是不行的，可是这个大数据从何 而来呢？如果是百度、腾讯或是阿里巴巴这样的企业，那自然不不必发愁，多年的累积 大数据自然是有的。目前这些巨头已把大数据做成了产品，比如百度精算、阿里云、腾 讯

1111021124ERP创业之星实验报告

ERP沙盘模拟人机对抗系统再创业版V2.0

如今的 AR 技术本身就可以与导航巧妙结合，但并没有广泛应用，尤其是高校旅游地图这方 面。本项目的主要研究内容之一，就是针对大学校园的 AR 导航地图的实现。通过该地图，游客可 以及时获取自己所处的位置、本大学热点旅游区域、该区域大致的面貌等信息，大学管理人员也 可使用该系统查看游客所在位置及对应信息、各时段各地区的游客。 适用大学生参考学习。 大创-大学生创新创业训练计划项目申报书-软件-智慧游——高校智慧旅游宣传与服务系统-参考

创业计划书宠物店.pdf

咖啡店创业计划书5篇完整版.pdf

安全帽的佩戴对于很多场景非常重要，尤其是生产建筑工地。而且，建筑工地中被物体 撞击和坠落是最常见的致命事故类型，占总体的 68％以上。但是，在实际场景中，人员地域 分布广，环境复杂，操作量大，安全监督有限，难以实现实时全程的安全管理，因此有必要 开发自动的安全帽识别方法。 由于安全帽在实际场景中存在遮挡、尺度、数据集少、小对象识别、安全帽载体识别等 挑战问题，使得安全帽的自动识别非常困难；同时与人脸相比，行人有较大的遮挡和柔性的 变化，在密集人群时检测困难，而且没有人脸无法取证。 本项目的目的是基于检测的多人脸框信息，自动回归出安全帽组的候选区域，并进一步 将各个人脸作为取证，同时识别候选区域是否存在安全帽，本项目提供了解决上述问题的一 种基于人脸检测框回归安全帽位置的技术。