1. 本选题研究的目的及意义
近年来，随着人工智能技术的飞速发展，计算机视觉作为其重要分支之一，已经在各个领域展现出巨大的应用潜力，尤其是在图像识别和分析方面。
与此同时，五子棋作为一项传统的策略性棋类游戏，因其规则简单易懂、趣味性强等特点，深受广大群众的喜爱。
将计算机视觉技术应用于五子棋比赛，实现对比赛过程的自动识别和分析，具有重要的理论意义和实际应用价值。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着计算机视觉和模式识别技术的快速发展，基于图像识别的五子棋游戏研究取得了一定的进展。
1. 国内研究现状
国内方面，学者们在五子棋棋盘识别、棋子识别和棋局分析等方面进行了一系列研究。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本课题的主要研究内容如下：
1.图像预处理:针对摄像头采集的五子棋比赛图像，进行去噪、增强等预处理操作，为后续的棋盘和棋子识别奠定基础。
研究不同去噪算法对图像质量的影响，选择合适的去噪算法去除图像中的噪声干扰。
4. 研究的方法与步骤
本课题将采用理论研究和实验研究相结合的方法，并遵循以下步骤进行：
1.需求分析与系统设计:分析系统功能需求和性能需求，设计系统总体架构和模块划分，确定关键技术方案。
2.图像预处理算法研究:研究不同去噪算法和图像增强算法对五子棋比赛图像的处理效果，选择最佳的算法组合，提高图像质量，为后续识别奠定基础。
3.棋盘定位与分割算法研究:研究基于传统图像处理方法和深度学习方法的棋盘定位和分割算法，比较不同算法的优缺点，选择精度高、速度快的算法实现棋盘的精确定位。
5. 研究的创新点
本课题的创新点主要体现在以下几个方面：
1.基于深度学习的棋盘和棋子识别:相较于传统的基于特征提取的识别方法，本课题将探索基于深度学习的目标检测和图像分类算法，例如YOLO、SSD、CNN等，以提高棋盘和棋子的识别精度和鲁棒性，尤其是在复杂背景和光照条件下。
2.智能化棋局分析与判断:本课题将研究基于规则和学习的棋局分析方法，不仅能够判断当前棋局状态，例如判断是否有玩家获胜、是否有禁手等情况，还能对棋局进行深度分析，例如预测未来走势、评估双方优势等，为棋手提供更全面的参考信息。
3.实时性与准确性的平衡:本课题将在保证识别精度的前提下，优化算法效率，提高系统的实时性，以满足实际比赛的需求。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.李明,张勇,王志强.基于机器视觉的五子棋人机博弈系统[J].微型机与应用,2022,41(19):77-80.
2.王晓,张宏,李建军.基于OpenCV的五子棋识别系统设计与实现[J].电子技术与软件工程,2022(09):160-162.
3.吴庆贺.基于OpenCV的五子棋游戏设计与实现[J].电子技术与软件工程,2021(16):101-103.
