关于毕业论文检测的通知

关于毕业论文检测的通知

查的有的学校是要抽查的，只要你的超过学校规定的重复就被不合格。还有的是让你自己去查的，只要不想优秀就没太大的问题。学校的老师会给你看改看的，不要全抄就可以了。档案一般是存三年的，只要你毕业没问题了，是不会查你的，所以还是好好做做吧 望采纳 谢谢你了

纯干货本科毕业论文，还在烦恼查重太高吗？学姐教你如何快速降重

写时，在答辩之前，一定要查重的，抄袭是过不了的。

去学客行论文查重啊，很有可能会查哦。

关于论文重复率检测的通知

咨询亿百出版网一个正规、专业、权威的出版网站请输入关键字……您当前的位置：首页 > 著作出版常见问题 > 正文著作重复率规定多少2022-04-01 分类：著作出版常见问题出版著作能够在职称评审时获得加分，能够体现自己的学术水平，出版著作也不能照抄照搬他人的成果，不能有学术不端的行为，我们都知道发表论文要查重，那么出版著作查重吗?著作重复率规定多少?著作重复率规定多少出版社对著作的重复率要求并没有统一的标准，大多数出版社对于专著的重复率要求在40%~60%之间。出版社对评职称出书查重，一般是在三审环节，在审稿的同时也就对著作进行了查重。教材也是有重复率要求的比著作的查重要求要低在70~80%。一些级别比较高的出版社对著作的重复要求高，因为他们更加注重作品的质量，也保证自己的口碑，高等级出版社对著作的重复率要求在40%以下。在著作中引用了他人的文献要列出来，文后参考文献著录格式如下：A.连续出版物[序号] 主要责任者.文献题名[J].刊名，出版年份，卷号(期号)：起止页码.[1] 袁庆龙，候文义.Ni-P合金镀层组织形貌及显微硬度研究[J].太原理工大学学报，2001，32(1)：.专著[序号] 主要责任者.文献题名[M].出版地：出版者，出版年：页码.[3] 刘国钧，郑如斯.中国书的故事[M].北京：中国青年出版社，1979：.会议论文集[序号] 析出责任者.析出题名[A].见(英文用In)：主编.论文集名[C].(供选择项：会议名，会址，开会年)出版地：出版者，出版年：起止页码.[6]孙品一.高校学报编辑工作现代化特征[A].见：中国高等学校自然科学学报研究会.科技编辑学论文集(2)[C].北京：北京师范大学出版社，1998：.专著中析出的文献[序号] 析出责任者.析出题名[A].见(英文用In)：专著责任者.书名[M].出版地：出版者，出版年：起止页码.[12]罗云.安全科学理论体系的发展及趋势探讨[A].见：白春华，何学秋，吴宗之.21世纪安全科学与技术的发展趋势[M].北京：科学出版社，2000：.学位论文[序号] 主要责任者.文献题名[D].保存

考研论文抄袭主要看重复率。一般为30%。

高校对于论文审查要求，类似本科毕业论文，其查重重复率一般需低于30%；硕士研究生：重复率<20%可直接申请答辩;<40%有一次不超过2天的修改机会，修改后检测不通过延期答辩;

>40%直接延期半年。博士研究生：重复率>20%直接延期半年或一年答辩，合格率各学院规定不一，一般10%。在报刊、杂志、出版等投稿其论文相似率低于30%。

扩展资料：

有下列情形之一者属于抄袭、剽窃行为：

1.与他人已完成的论文（包括已公开发表和未公开发表的论文）的结构、基本论点和内容基本相同，文字一致率达到60％以上者；

2. 与他人已完成的论文中的重要段落的论点和内容基本相同（包括引文在内），文字一致率达到70％以上者；

3. 与他人已完成的论文中的一段连续的文句（300字以上）的文字基本相同，一致率达到80％以上，并未加注释，此项行为达2处以上者；

4. 与他人已完成的论文中的一段连续的文句（100字以上）的文字基本相同，一致率达到90％以上，并未加注释，此项行为达3处以上者。

参考资料来源：西安理工大学-《西安理工大学研究生学位论文重复率检测管理规定》

参考资料来源：上海工程技术大学-2019年硕士研究生学位论文重复率检测的通知

论文重复率在15%以下，一般能通过，不同的学校要求有些不同，如果高了找下清北医学翻译的降重老师。

毕业论文检测通知

有些学校毕业论文查重会比较同校同一届论文，以西南交通大学为例：

西南交通大学峨眉校区教务处发布《关于做好2019届本科毕业设计(论文)查重检测工作的通知》，要求本届毕业设计(论文)查重检测增加大学生论文(含本届)对比库，凡发现同系、同校学生互相抄袭的，教务处将启动调查程序，情况属实的从严处理。

扩展资料：

注意事项：

1、论文查重系统的漏洞在于仅限于文字的查重，对观点和内容难以检测出来。这意味着查重后只要针对文字的表述做相应的修改就能通过查重。

2、中南大学本科生院发出相关通知，其中明确二次检测“文字复制比”为70%及以上的学生，属于严重论文作假嫌疑，确认作假(抄袭)属实的，由学院研究依规对当事学生及其指导教师进行严肃处理。

2、教育部下发《关于狠抓新时代全国高等学校本科教育工作会议精神落实的通知》，强调各高校要全面梳理各门课程的教学内容，淘汰“水课”，打造“金课”，严把毕业出口关，坚决取消“清考”制度。

参考资料来源：中国青年网——高校毕业论文查重日趋严格：有学校已将“查重率”

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会的，抽查出有问题的话是需要通知到学生本人在规定时间内修改的，如果没问题的话那就是相安无事顺利毕业。

毕业论文抽查被通知的学生一般都是叫苦连天的，一篇能够过关论文是要耗费很多的时间和精力的，论文抽查查出问题是每个毕业生都不想看到的。

论文是一个汉语词语，拼音是lùn wén，古典文学常见论文一词，谓交谈辞章或交流思想。

当代，论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章，简称之为论文。它既是探讨问题进行学术研究的一种手段，又是描述学术研究成果进行学术交流的一种工具。它包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等。

关于通用目标检测的论文

运动目标检测与跟踪算法研究 视觉是人类感知自身周围复杂环境最直接有效的手段之一， 而在现实生活中 大量有意义的视觉信息都包含在运动中，人眼对运动的物体和目标也更敏感，能 够快速的发现运动目标， 并对目标的运动轨迹进行预测和描绘。 随着计算机技术、 通信技术、图像处理技术的不断发展，计算机视觉己成为目前的热点研究问题之 一。 而运动目标检测与跟踪是计算机视觉研究的核心课题之一， 融合了图像处理、 模式识别、人工智能、自动控制、计算机等众多领域的先进技术，在军事制导、 视觉导航、视频监控、智能交通、医疗诊断、工业产品检测等方面有着重要的实 用价值和广阔的发展前景。 1、国内外研究现状 运动目标检测 运动目标检测是指从序列图像中将运动的前景目标从背景图像中提取出来。 根据运动目标与摄像机之间的关系， 运动目标检测分为静态背景下的运动目标检 测和动态背景下的运动目标检测。 静态背景下的运动目标检测是指摄像机在整个 监视过程中不发生移动； 动态背景下的运动目标检测是指摄像机在监视过程中发 生了移动，如平动、旋转或多自由度运动等。 静态背景 静态背景下的运动目标检测方法主要有以下几种： （1）背景差分法 背景差分法是目前最常用的一种目标检测方法， 其基本思想就是首先获得一个 背景模型，然后将当前帧与背景模型相减，如果像素差值大于某一阈值，则判断 此像素属于运动目标，否则属于背景图像。利用当前图像与背景图像的差分来检 测运动区域，一般能够提供比较完整的特征数据，但对于动态场景的变化，如光 照和外来无关事件的干扰等特别敏感。 很多研究人员目前都致力于开发不同的背 景模型，以减少动态场景变化对运动目标检测的影响。背景模型的建立与更新、 阴影的去除等对跟踪结果的好坏至关重要。 背景差分法的实现简单，在固定背景下能够完整地精确、快速地分割出运动 对象。不足之处是易受环境光线变化的影响，需要加入背景图像更新机制，且只 对背景已知的运动对象检测比较有效， 不适用于摄像头运动或者背景灰度变化很 大的情况。 （2）帧间差分法 帧间差分法是在连续的图像序列中两个或三个相邻帧间， 采用基于像素的时 间差分并阈值化来提取图像中的运动区域。 帧间差分法对动态环境具有较强的自 适应性，但一般不能完全提取出所有相关的特征像素点，在运动实体内部容易产 生空洞现象。因此在相邻帧间差分法的基础上提出了对称差分法，它是对图像序 列中每连续三帧图像进行对称差分，检测出目标的运动范围，同时利用上一帧分 割出来的模板对检测出来的目标运动范围进行修正， 从而能较好地检测出中间帧 运动目标的形状轮廓。 帧间差分法非常适合于动态变化的环境，因为它只对运动物体敏感。实际上 它只检测相对运动的物体，而且因两幅图像的时间间隔较短，差分图像受光线 变化影响小，检测有效而稳定。该算法简单、速度快，已得到广泛应用。虽然该 方法不能够完整地分割运动对象，只能检测出物体运动变化的区域，但所检测出 的物体运动信息仍可用于进一步的目标分割。 （3）光流法 光流法就充分的利用了图像自身所携带的信息。在空间中,运动可以用运动 场描述,而在一个图像平面上,物体的运动往往是通过图像序列中图像灰度分布 的不同来体现,从而使空间中的运动场转移到图像上就表示为光流场。所谓光流 是指空间中物体被观测面上的像素点运动产生的瞬时速度场， 包含了物体表面结 构和动态行为等重要信息。 基于光流法的运动目标检测采用了运动目标随时间变 化的光流特性，由于光流不仅包含了被观测物体的运动信息，还携带了物体运动 和景物三位结构的丰富信息。 在比较理想的情况下,它能够检测独立运动的对象, 不需要预先知道场景的任何信息,可以很精确地计算出运动物体的速度,并且可 用于动态场景的情况。 但是大多数光流方法的计算相当复杂,对硬件要求比较高, 不适于实时处理,而且对噪声比较敏感,抗噪性差。并且由于遮挡、多光源、透明 性及噪声等原因，使得光流场基本方程——灰度守恒的假设条件无法满足，不能 正确求出光流场，计算方也相当复杂，计算量巨大，不能满足实时的要求。 动态背景 动态背景下的运动目标检测由于存在着目标与摄像机之间复杂的相对运动， 检测方法要比静态背景下的运动目标检测方法复杂。常用的检测方法有匹配法、 光流法以及全局运动估计法等。 2、运动目标跟踪 运动目标跟踪是确定同一物体在图像序列的不同帧中的位置的过程。 近年来 出现了大批运动目标跟踪方法，许多文献对这些方法进行了分类介绍，可将目标 跟踪方法分为四类：基于区域的跟踪、基于特征的跟踪、基于活动轮廓的跟踪、 基于模型的跟踪，这种分类方法概括了目前大多数跟踪方法，下面用这种分类方 法对目前的跟踪方法进行概括介绍。 (1)基于区域的跟踪 基于区域的跟踪方法基本思想是： 首先通过图像分割或预先人为确定提取包 含目标区域的模板，并设定一个相似性度量，然后在序列图像中搜索目标，把度 量取极值时对应的区域作为对应帧中的目标区域。 由于提取的目标模板包含了较 完整的目标信息，该方法在目标未被遮挡时，跟踪精度非常高，跟踪非常稳定， 但通常比较耗时，特别是当目标区域较大时，因此一般应用于跟踪较小的目标或 对比度较差的目标。该方法还可以和多种预测算法结合使用，如卡尔曼预测、粒 子预测等，以估计每帧图像中目标的位置。近年来，对基于区域的跟踪方法关注 较多的是如何处理运动目标姿态变化引起的模板变化时的情况以及目标被严重 遮挡时的情况。 (2)基于特征的跟踪 基于特征的跟踪方法基本思想是：首先提取目标的某个或某些局部特征，然 后利用某种匹配算法在图像序列中进行特征匹配，从而实现对目标的跟踪。该方 法的优点是即使目标部分被遮挡，只要还有一部分特征可以被看到，就可以完成 跟踪任务，另外，该方法还可与卡尔曼滤波器结合使用，实时性较好，因此常用 于复杂场景下对运动目标的实时、 鲁棒跟踪。 用于跟踪的特征很多， 如角点边缘、 形状、纹理、颜色等，如何从众多的特征中选取最具区分性、最稳定的特征是基 于特征的跟踪方法的关键和难点所在。 (3)基于活动轮廓的跟踪 基于活动轮廓的跟踪方法基本思想是：利用封闭的曲线轮廓表达运动目标， 结合图像特征、曲线轮廓构造能量函数，通过求解极小化能量实现曲线轮廓的自 动连续更新，从而实现对目标的跟踪。自Kass在1987年提出Snake模型以来，基 于活动轮廓的方法就开始广泛应用于目标跟踪领域。相对于基于区域的跟踪方 法，轮廓表达有减少复杂度的优点，而且在目标被部分遮挡的情况下也能连续的 进行跟踪，但是该方法的跟踪结果受初始化影响较大，对噪声也较为敏感。 (4)基于模型的跟踪 基于模型的跟踪方法基本思想是： 首先通过一定的先验知识对所跟踪目标建 立模型，然后通过匹配跟踪目标，并进行模型的实时更新。通常利用测量、CAD 工具和计算机视觉技术建立模型。主要有三种形式的模型，即线图模型、二维轮 廓模型和三维立体模型口61，应用较多的是运动目标的三维立体模型，尤其是对 刚体目标如汽车的跟踪。该方法的优点是可以精确分析目标的运动轨迹，即使在 目标姿态变化和部分遮挡的情况下也能够可靠的跟踪， 但跟踪精度取决于模型的 精度，而在现实生活中要获得所有运动目标的精确模型是非常困难的。 目标检测算法，至今已提出了数千种各种类型的算法，而且每年都有上百篇相 关的研究论文或报告发表。尽管人们在目标检测或图像分割等方面做了许多研 究，现己提出的分割算法大都是针对具体问题的，并没有一种适合于所有情况的 通用算法。 目前， 比较经典的运动目标检测算法有： 双帧差分法、 三帧差分法(对 称差分法)、背景差法、光流法等方法，这些方法之间并不是完全独立，而是可 以相互交融的。 目标跟踪的主要目的就是要建立目标运动的时域模型， 其算法的优劣直接影响 着运动目标跟踪的稳定性和精确度， 虽然对运动目标跟踪理论的研究已经进行了 很多年，但至今它仍然是计算机视觉等领域的研究热点问题之一。研究一种鲁棒 性好、精确、高性能的运动目标跟踪方法依然是该研究领域所面临的一个巨大挑 战。基于此目的，系统必须对每个独立的目标进行持续的跟踪。为了实现对复杂 环境中运动目标快速、稳定的跟踪，人们提出了众多算法，但先前的许多算法都 是针对刚体目标，或是将形变较小的非刚体近似为刚体目标进行跟踪，因而这些 算法难以实现对形状变化较大的非刚体目标的正确跟踪。 根据跟踪算法所用的预 测技术来划分，目前主要的跟踪算法有：基于均值漂移的方法、基于遗传算法的 方法、基于Kalman滤波器的方法、基于Monto Carlo的方法以及多假设跟踪的方 法等。 运动检测与目标跟踪算法模块 运动检测与目标跟踪算法模块 与目标跟踪 一、运动检测算法 1.算法效果 算法效果总体来说，对比度高的视频检测效果要优于对比度低的视频。 算法可以比较好地去除目标周围的浅影子，浅影的去除率在 80%以上。去影后目标的 完整性可以得到较好的保持，在 80%以上。在对比度比较高的环境中可以准确地识别较大 的滞留物或盗移物。 从对目标的检测率上来说，对小目标较难进行检测。一般目标小于 40 个像素就会被漏 掉。对于对比度不高的目标会检测不完整。总体上来说，算法在对比度较高的环境中漏检率 都较低，在 以下，在对比度不高或有小目标的场景下漏检率在 6%以下。 精细运动检测的目的是在较理想的环境下尽量精确地提取目标的轮廓和区域， 以供高层 进行应用。同时在分离距离较近目标和进行其它信息的进一步判断也具有一定的优势。 反映算法优缺点的详细效果如下所示： 去影子和完整性 效果好 公司内视频 左边的为去影前，右边的 为去影后的结果，可以看出在 完整 性和去影率上 都有所 突 出。 这两个视频的共周特点 城市交通 是，影子都是浅影子，视频噪 声不太明显。目标与背景的对 比度比较高。 效果差 这两个视频的特点是影子 都是深影子。虽然影子没有去 掉，但是物体的完整性是比较 高的。主要原因就是场景的对 路口，上午 十点 比度比较高。 滞留物检测和稳定性 效果好 会议室盗移 效果好的原因，一是盗移或 滞留目标与背景对比度较大，二 是目标本身尺寸较大。 另外盗移物或滞留物在保持 各自的状态期间不能受到光照变 化或其它明显运动目标的干扰， 要不然有可能会造成判断的不稳 定。 效果差 会议室 遗留 物 大部分时间内，滞留的判断 都是较稳定的，但是在后期出现 了不稳定。主要原因是目标太小 的原故。 因此在进行滞留物判断时， 大目标，对比度较高的环境有利 于判断的稳定性和准确性。 漏检率 效果好 城市交通 在对比度高的环境下， 目标相对都较大的情况下 （大于 40 个像素） 可以很 ， 稳定的检测出目标。 在这种 条件下的漏检率通常都是 非常低的，在 以下。 效果差 行人－傍晚 和“行人”目录下 的 其 它 昏 暗 条件 下的视频 在对 比度较低的 情况 下，会造成检测结果不稳 定。漏检率较高。主要原因 是由于去影子造成的。 这种 对比度下的漏检率一般在 6%以下。 除了 对比度低是 造成 漏检的原因外， 过小的目标 也会造成漏检，一般是 40 个像素以下的目标都会被 忽略掉。 算法效率内存消耗（单位：b） .MD_ISRAM_data .MD_ISRAM_bss .MD_SDRAM_data 0x470 0x24 0x348 .MD_SDRAM_bss .MD_text 0x1a8480 0x6d40 速度 ms 运动区域占 2/3 左右时 CPU 占用率 一帧耗时 Max:57% Min: Avg: Max:23 Min: Avg:15 运动区域占 1/3 左右时 Max:45% Min: Avg:20% Max:18 Min: Avg:8 检测参数说明 检测参数说明 检测到的滞留物或盗走物的消失时间目前分别设定在 200 帧和 100 帧， 可以通过参数来 自行调整。 目前目标与背景的差异是根据局部光照强度所决定的， 范围在 4 个像素值以上。 目前参 数设置要求目标大小要在 20 个像素以上才能被检测到，可以通过参数来自行调整。 目标阴影的去除能力是可以调整的， 目前的参数设置可以去除大部分的浅影子和较小的 光照变化。 适用环境推荐光照条件较好（具有一定的对比度）的室内环境或室外环境。不易用它去检测过小的目 标，比如小于 40 个像素的目标。室外环境不易太复杂。输出目标为精细轮廓目标，可以为 后面高层应用提供良好的信息。 二、目标跟踪 稳定运行环境要求此版本跟踪算法与运动检测算法紧密结合， 对相机的架设和视频的背景环境和运动目标 数量运动方式有一定要求： 背景要求： 由于运动跟踪是基于运动检测的结果进行的， 所以对背景的要求和运动检测一样， 背景要求： 运动目标相对于背景要有一定反差。 运动目标：由于运动检测中，对较小的目标可能过滤掉。所以运动目标的大小要符合运动检 运动目标： 测的要求。运动目标的速度不能太大，要保证前后帧运动目标的重合面积大于 10 个像素。此阈值可修改(建议不要随意修改，过小，可能把碎片当成原目标分 裂出来的小目标，过大，可能失去跟踪。当然可试着调节以适应不同场景)。该 算法对由于运动检测在地面上产生的碎片抗干扰性比较差， 运动目标和碎片相遇 时，容易发生融合又分离的现象，造成轨迹混乱。消失目标和新生目标很容易当 成同一目标处理，所以可能出现一个新目标继承新生目标的轨迹。 运动方式： 运动目标的最大数量由外部设定。 但运动跟踪对运动目标比较稀疏的场景效果比 运动方式： 较好。 算法对由于运动检测在运动目标上产生的碎片有一定的抗干扰。 算法没对 物体的遮挡进行处理。对于两运动目标之间的遮挡按融合来处理。 拍摄角度： 拍摄角度：拍摄视野比较大，且最好是俯视拍摄。

能不能给我发一份呢？

有一个月没更博客了，捂脸 o(￣=￣)d

端午回家休息了几天，6月要加油~

回到正文，HOG是很经典的一种图像特征提取方法，尤其是在行人识别领域被应用的很多。虽然文章是2005年发表在CVPR上的，但近十年来还没有被淹没的文章真的是很值得阅读的研究成果了。

key idea： 局部物体的形状和外观可以通过局部梯度或者边缘的密度分布所表示。

主要步骤：

上图为论文中提供的图，个人觉得我在参考资料中列出的那篇 博客 中给出的图可能更好理解一些。

具体细节： 关于每一个过程的详细解释还是在 这篇博客 中已经写得很清楚了，这里就不再搬运了。

文章中数据集的图像大小均为：64*128, block大小为16x16， block stride为8x8，cell size为8x8，bins=9（直方图等级数）；

获取到每张图的特征维度后，再用线性SVM训练分类器即可。

下图为作者而给出的示例图：

这两篇博客写的都很好，推荐阅读一波。

关于知网论文检测

知网论文检测中引用的参考文献算重复率，不能超出总字数的百分之十。一、知网检测，就是用一定的算法将你的论文和知网数据库中已收录的论文进行对比，从而得出你论文中哪些部分涉嫌抄袭。二、目前的对比库有：中国学术期刊网络出版总库中国博士学位论文全文数据库/中国优秀硕士学位论文全文数据库中国重要会议论文全文数据库中国重要报纸全文数据库中国专利全文数据库互联网资源英文数据库(涵盖期刊、博硕、会议的英文数据以及德国Springer、英国Taylor&Francis 期刊数据库等)港澳台学术文献库优先出版文献库互联网文档资源三、关于学校查重率、相似率、抄袭率：各个学校不一样，全文重复率在30%一下（而有的学校，本科是20%）。每章重复率应该没有要求，这个每个学校会出细则的，并且学校也出给出他们查重复率的地方——基本都是中国知网。具体打电话问老师，每界每个学校要求都不一样。四、相关查重系统名词的具体作用：查重率的具体概念就是抄袭率，引用率，要用专业软件来测试你的文章与别人论文的相似度，杜绝抄袭。基本就这意思。

1.登陆知网论文检测平台，必须是知网检测论文的正规查重平台。 2.选择吻合自己论文类型的论文检测系统，按照格式上传自己的毕业论文，还要支付查重费用。 3.等待查重报告，查重报告出来后及时下载。毕业论文检测的基本流程 知网论文查重的检测流程是不是很简单呢？相比毕业论文的创作可以说简单多了，当咱们在上传毕业论文的时候一定要确认本人的毕业论文是自己的东西，并且要保证经过一次知网查重之后要针对报告进行修改，不然不按照专业报告修改的话，就算修改的地方再多，论文能不能通过心理也是没有底的，多次进行知网查重费用也是高额的。 在上传论文到知网检测时也要选择正确的论文检测系统，不然检测重复率不准确的现象就会出现。

1、打开搜索浏览器，搜索或直接打开知网查重网站，选择知网查重系统，如本科生选择知网PMLC系统，硕士博士选择系统。2、点击“立即检测”，进入知网查重提交页面，输入论文标题，作者，选择待测论文，点击提交论文。3、提交论文后，支付查重费用。可选择微信支付，支付宝等方式支付查重费用，无需注册账号，安全快速。4、支付查重费用后，进入报告下载页面，等待检测完成后，使用手机号或订单号可查询报告并下载到电脑中。5、打开检测报告，报告单详细标明重复率，重复的文字，根据报告单可以清晰知悉重复的文字及重复来源，下一步可以进行有效的论文修改。