1. 研究目的与意义
自21世纪进入大数据时代以来我们在网络生活中的各方各面都被记录进了大数据库中各大软件的开发商基于这些数据，为我们这些用户提供量身定制的有针对性的服务、商品推荐以及商业广告。但大数据能给我们带来的便利不仅仅如此在农业、工业等等方面都能为我们带来极大的便利。而对于图像若是能对每一个图像都能进行一个精确的标签，那么在接下来对这个图像的识别以及使用过程中都能带来极大的便利。比如对于一张农田的照片可以给他加上农业的标签那么在接下来的使用过程中就能在农业的大数据中对张图片进行分析。如今大数据发展越发迅猛基于大数据的涂上标注的必要性也是越来越明显于是我选择了这项课题。
2. 研究内容和预期目标
内容：首先要构建一个图像标注的程序，在此为基础扩大训练集以及构建一个庞大的数据库并完善数据库与标注程序的衔接，使程序能够在基于大数据的情况下对图片进行标注。
问题：首先要解决图像标注算法的问题，然后是数据库爬虫以及数据库的构建问题，接着是对于训练集的训练问题，最后是将数据库与算法相衔接在最终测试时程序能够在基于大数据的情况下对图片进行标注。
3. 国内外研究现状
基于大数据的图像标注无论是国内国外如今都有很多企业在从事这项行业，换言之，基于大数据的图像标注并非是先前没有任何人尝试过的，同时很多人也意识到了在大数据时代涂上标注所蕴含的重要意义以及巨大商机。在CSDN百度文库当中都能找到很多有关于大数据涂上标注的相关文章可见这项技术已经趋向成熟，并且在天眼查这种企业查询App中都能找到很多从事相关行业的企业可见这项技术的发展以及上应用也已经逐渐在市场上推广开来。此背景下对于相关技术的学习以及实验应该也并不困难，资料与论文成果也相对较为充足。
4. 计划与进度安排
1、2021-11-16至2021-11-24：指导老师下达任务书，对本次毕业设计的进度安排、功能实现和系统提出要求。
2、2021-11-25至2021-12-31：系统设计方面，进行系统需求分析，做好基础的数据准备及技术准备工作，构思系统的功能模块及整体框架。
3、2022-01-01至2021-06-28：在导师的指导下，完成爬虫模块，并通过导师检验。
5. 参考文献
[1]1,2,3amp;ecode=utf-8amp;channel=searchJouramp;Field=2'>陈峙宇,2amp;ecode=utf-8amp;channel=searchJouramp;Field=2'>吕坦悦,2amp;ecode=utf-8amp;channel=searchJouramp;Field=2'>王菲,2amp;ecode=utf-8amp;channel=searchJouramp;Field=2'>段震伟.基于众包的图片标注系统[J].计算机与现代化,2019,(第8期).
[2]朱松豪,梁志伟.基于半监督学习模型的自动图片标注研究[J].南京邮电大学学报(自然科学版),2010,(第6期).
[3]茹立云,马少平,路晶.基于Boosting学习的图片自动语义标注[J].中国图象图形学报,2006,(第4期).
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