物联网传感器论文

一、物联网传感器论文

在当今数字化时代，物联网技术的快速发展为各行各业带来了巨大的变革。作为物联网技术中至关重要的一环，物联网传感器在实现智能化、自动化管理方面发挥着不可替代的作用。本篇博文将探讨物联网传感器在各领域的应用及其对未来发展的影响。

物联网传感器的定义

物联网传感器是指能够感知环境信息并将其转换为数字信号，从而实现与物联网系统的无线通信的设备。这些传感器可以检测物体的位置、温度、湿度等各种参数，并将数据传输给物联网平台进行分析和处理。

物联网传感器在工业领域的应用

在工业领域，物联网传感器被广泛用于监测生产设备的状态、优化生产流程以及实现智能化制造。通过部署传感器网络，生产企业可以实现设备远程监控、预测性维护以及生产过程的实时调整，从而提高生产效率、降低成本。

例如，利用物联网传感器监测生产线上的温度、湿度和压力等参数，生产经理可以随时掌握设备运行状况，及时发现并解决潜在问题，避免生产中断。这种实时监测和预警能力大大提高了生产线的稳定性和可靠性。

物联网传感器在农业领域的应用

农业是另一个重要领域，物联网传感器的应用对于提高农作物的产量和质量具有重要意义。通过在田间部署传感器网络，农民可以实时监测土壤湿度、光照强度、气温等参数，有针对性地调整灌溉和施肥方案，提高农作物的生长效率。

此外，物联网传感器还可以用于监测牲畜的健康状况、饲料供应情况等，帮助养殖场主及时发现疾病迹象，提高养殖效益。农业物联网传感器的应用不仅提升了农业生产的智能化水平，还促进了农业生产方式的可持续发展。

物联网传感器在城市智能化建设中的作用

随着城市化进程的加速，城市面临着诸多挑战，如交通拥堵、环境污染、资源浪费等问题。物联网传感器作为城市智能化建设的关键技术之一，可以帮助城市管理者实现城市资源的精细化管理和智能化调度。

通过在城市各个角落部署传感器网络，城市管理者可以实时监测空气质量、垃圾桶状态、交通流量等信息，有针对性地制定应对措施，提升城市管理的效率和水平。物联网传感器的应用能够让城市变得更加智能、宜居。

未来物联网传感器的发展趋势

随着人工智能、大数据等新一代信息技术的迅猛发展，物联网传感器也将迎来新的发展机遇。未来，物联网传感器将更加智能化、自适应化，具备更高的精准度和稳定性。

同时，随着5G、6G等通信技术的普及和应用，物联网传感器之间的互联互通将更加便捷高效，数据传输速度将大幅提升。未来物联网传感器有望在医疗保健、智能家居、智慧城市等领域发挥更加重要的作用。

总的来说，物联网传感器作为物联网技术的重要组成部分，将在未来的数字化社会发展中扮演越来越重要的角色。随着技术的不断创新和进步，相信物联网传感器将会给我们的生活带来更多便利和智能化体验。

二、拉力传感器毕业论文

拉力传感器的原理与应用

拉力传感器是一种广泛应用于工业自动化领域的传感器，它能够测量并转化物体所受拉力的大小。在毕业论文中，我们将探讨拉力传感器的工作原理、性能特点以及在不同领域的应用情况。

一、拉力传感器的工作原理

拉力传感器根据不同的工作原理可以分为多种类型，其中压阻型、电容型和电磁感应型是比较常见的。以下是对各种工作原理的简要介绍：

1. 压阻型拉力传感器

压阻型拉力传感器是基于拉力对弹性元件的压缩程度造成的电阻变化来进行测量的。当受力方向施加在弹性元件上时，其形变会引起阻值的变化，从而产生电压信号。这种传感器结构简单，成本较低，可用于一些对精度要求不高的场景。

2. 电容型拉力传感器

电容型拉力传感器基于传感器内部的电容变化来测量拉力大小。其结构由一对对称的电容电极组成，在受到拉力作用时，电容之间的距离或电极面积改变，从而导致电容值的变化。该传感器具有较高的灵敏度和稳定性，适用于对精度要求较高的应用。

3. 电磁感应型拉力传感器

电磁感应型拉力传感器通过感应线圈和磁场之间的相互作用来测量拉力大小。当受力方向施加在传感器上时，感应线圈会感受到磁场变化，从而产生电动势。这种传感器具有较高的测量精度和稳定性，常用于一些对精度要求较高的场景。

二、拉力传感器的性能特点

在选择和使用拉力传感器时，需要了解其性能特点，以确保其能够满足实际应用的需求：

测量范围：不同型号的拉力传感器具有不同的测量范围，使用时需根据实际需求选择合适的型号。
精度：拉力传感器的精度会影响测量结果的准确性，一般以百分比或克重表示。
灵敏度：指传感器输出信号相对于输入拉力变化的敏感程度，高灵敏度的传感器能够提供更准确的测量结果。
线性度：用于描述传感器输出与输入拉力之间的线性关系程度，线性度越高，测量结果越准确。
稳定性：稳定性是指传感器在长时间使用过程中输出信号的稳定性能，影响着传感器的可靠性和使用寿命。
耐受过载能力：传感器所能承受的最大拉力，超过此值可能会导致传感器损坏。

三、拉力传感器的应用领域

拉力传感器广泛应用于自动化生产、机械制造、冶金、航天航空等领域，以下是其中几个常见的应用场景：

1. 负载测试与监控

在机械制造领域中，拉力传感器被用于负载测试与监控，用来测量和监测设备及机械的负载情况。通过实时监测设备的负载情况，可以提前发现潜在的故障，并采取相应的措施，避免设备损坏。

2. 材料力学测试

拉力传感器在材料力学测试中具有广泛的应用。例如，在材料拉伸试验中，借助于拉力传感器可以准确测量材料表面受到的拉力，并绘制出拉伸应力-应变曲线，用于材料性能分析和评估。

3. 皮带张力控制

在工业生产中，拉力传感器用于监控和控制皮带的张力情况。通过实时检测皮带的张力，可以调整张力控制装置，确保皮带的正常运行，提高生产效率。

4. 电子秤和称重系统

拉力传感器常被应用于电子秤和称重系统中，用于准确测量物体的重量。通过将物体悬挂于传感器上，传感器能够根据物体所受的重力大小，转换为相应的电信号进行称重。

5. 精密加工控制

在精密加工领域中，拉力传感器可用于测量切削力、焊接力等参数，用于控制和监测加工过程中的力大小。通过及时调整加工参数，能够提高加工质量和效率。

总之，拉力传感器作为一种重要的传感器设备，在工业自动化领域发挥着重要的作用。通过深入了解其工作原理、性能特点和应用领域，我们能够选择合适的传感器，并正确应用于实际项目中，提高工作效率与质量。

三、传感器论文有哪些好处？

传感器论文可以让我们更加了解传感器特性以及作用，更大的明白传感器的本质特征，

四、工业机器人传感器应用论文

工业机器人传感器应用论文

工业机器人一直是制造业领域中不可或缺的重要设备，它们通过精密的控制系统和各种传感器实现自动化生产，提高生产效率和产品质量。在工业机器人的运作过程中，传感器扮演着至关重要的角色，能够感知周围环境的信息并将其转化为可用数据，为机器人的精准操作提供支持。

近年来，随着传感器技术的不断创新和进步，工业机器人传感器应用方面取得了重大突破。本篇论文将重点探讨工业机器人传感器在制造业中的应用现状和发展趋势，希望能为相关领域的研究人员和从业者提供一定的参考和借鉴。

传感器在工业机器人中的作用

传感器是工业机器人的“感觉器官”，主要用于获取外部环境的信息并将其转化为电信号，从而实现对机器人运动和操作的实时监测和控制。常见的工业机器人传感器包括视觉传感器、力传感器、位置传感器、温度传感器等，它们各司其职，在机器人的运行中发挥着重要作用。

例如，视觉传感器能够实时捕捉物体的位置和形状信息，帮助机器人进行视觉识别和定位；力传感器可以感知机器人对物体的施加力度，保证操作的稳定性和精准度；位置传感器能够准确记录机器人的位置信息，确保其在工作空间内快速准确地定位。

工业机器人传感器应用案例

工业机器人传感器应用广泛，在诸多领域都有着重要作用。以下列举几个典型的应用案例，展示传感器在工业机器人中的价值和意义。

1. 智能制造

传感器与工业机器人的结合，可以实现智能制造，通过实时数据监测和分析，提高生产效率和质量，降低成本，实现定制化生产。例如，在汽车制造过程中，传感器能够监测零部件的精确位置，实现自动化组装，提高生产速度和一致性。

2. 医疗领域

工业机器人在医疗领域中的应用日益广泛，传感器的使用使得机器人能够实现高精度的手术操作和医疗设备制造。比如，在微创手术中，视觉传感器能够帮助机器人精准定位手术部位，确保手术的安全和效果。

3. 智能仓储

随着电子商务的飞速发展，智能仓储系统成为行业热点。工业机器人搭载传感器可以实现仓库自动化管理，实时监测货物的存放和取出，提高物流效率和准确性，减少人力成本。

工业机器人传感器发展趋势

工业机器人传感器作为制造业的重要组成部分，其发展方向和趋势备受关注。未来，传感器在工业机器人中的应用将呈现以下几个发展趋势：

1. 多元化发展：传感器将不断涌现新的功能和应用场景，实现多元化发展，满足不同行业的需求。
2. 网络化互联：传感器与互联网的结合将推动工业机器人的智能化发展，实现数据的共享和互联。
3. 高精度高可靠：传感器技术将不断提升，实现更高精度和更可靠的数据采集和传输。
4. 自主学习能力：传感器将具备更强的自主学习和适应能力，实现智能化的操作和控制。

通过对工业机器人传感器应用的深入研究和探讨，我们可以更好地把握传感器技术的发展方向，为制造业的智能化转型提供有力支持，在未来的工业生产中发挥更大的作用。

希望通过本篇论文的介绍，读者能够对工业机器人传感器应用有更深入的了解，为相关研究和实践工作提供有益参考，共同推动工业领域的发展和进步。

五、多传感器融合方向有什么好的论文吗？

论文主要思路

作者提出了DeepFusion，这是一种模块化多模式架构，可将激光雷达、相机和radar以不同的组合融合在一起，用于3D目标检测。专有的特征提取器利用了每种模式，并且可以轻松地交换，使得方法简单灵活，提取的特征被转换为鸟瞰图，作为融合的通用表示，并在特征空间中融合模态之前执行空间和语义对齐。最后，检测头利用丰富的多模态特征来提高3D检测性能。激光雷达相机、激光雷达相机雷达和相机雷达融合的实验结果表明了该融合方法的灵活性和有效性，在这个过程中，作者还研究了远至225米远的车辆检测这一基本上未被探索的任务，展示了本文的激光雷达聚变的好处。此外还研究了3D目标检测所需的激光雷达点密度，并举例说明了对不利天气条件的鲁棒性，对相机雷达融合的消融研究突出了精确深度估计的重要性。

作者：汽车人 | 原文出处：公众号【自动驾驶之心】 自动驾驶之心->：【多传感器融合】技术交流群

领域背景

安全准确的3D目标检测是自主驾驶的核心技术，所有后续组件（如跟踪、预测和规划）在很大程度上取决于检测性能，其它交通参与者的感知错误可能会通过系统传播，导致自动驾驶车辆严重故障。为了防止这种错误，感知系统需要仔细设计，这仍然是一个具有挑战性的研究问题。多个传感器和不同的模态，主要是激光雷达、RGB相机和雷达，通常用于应对这一目标检测挑战。多个传感器提高了系统冗余度，但不同的模态提高了检测鲁棒性，因为它们的互补物理特性可用于克服单一模态失效的不同驾驶场景。例如，激光雷达和相机在多雾天气条件下会严重退化，而雷达则相对不受影响。另一方面，雷达和单目相机存在稀疏或不精确的深度估计，这可以通过密集和精确的激光雷达点云进行补偿。

在过去的几年中，利用激光雷达、camera、雷达进行3D目标检测的任务取得了巨大进展，这一趋势由公共大规模多模态数据集推动，如nuScenes和Waymo开放数据集。然而，研究界主要关注距离达75米的近距离3D物体检测，本问主要强调远距离物体检测的重要性，因为对其他交通参与者及其行为的早期检测可以实现更安全、更快、更平稳的整体系统反应，尤其是在高速公路场景中。因此，本文的目标是一种可扩展到200米范围以上的目标检测器设计，使用多个传感器和模态的主要挑战是融合大量冗余和互补的传感器数据，在多个传感器与感知输出的接口处，融合对整个系统的性能有着重要的影响。大多数现有的工作集中在融合激光雷达和RGB相机传感器用于3D目标检测[8]、[17]–[24]。较少探索的是相机雷达融合[25]–[27]和激光雷达雷达融合[28]、[29]，后者分别用于语义热图预测和2D目标检测。作者认为有必要为3D目标检测开发一个简单而灵活的激光雷达-camera-radar融合网络，因为雷达传感器在测量原理上与激光雷达和camera互补，雷达技术随着市场需求的增长而迅速发展。

作者提出了一种模块化网络架构，用于融合激光雷达、相机和雷达，以实现精确、稳健和远距离的3D物体检测。该方法采用可交换的特征提取器，以产生单模态检测器的良好优化架构。提取出的每种模态的丰富特征然后被转换为一个共同的鸟瞰图表示，以便在共享的潜在空间中进行方便的融合。这种网络设计使我们能够轻松地研究不同模态组合的融合，重点是激光雷达相机、激光雷达相机雷达和相机雷达融合。

多模态融合的方法

RGB相机图像捕捉物体的详细纹理信息，广泛应用于物体分类，然而，camera不能直接提供深度信息，这使得3D视觉任务具有挑战性，尤其是在单摄像机设置下。雷达点提供方位角速度和径向距离，这有助于定位动态目标。雷达对各种照明和天气条件也具有鲁棒性，然而，使用雷达的3D目标检测受到低分辨率和错误的高程估计的限制。激光雷达点提供了周围环境的准确深度信息，与分别具有错误深度估计或稀疏度的相机图像或雷达点相比，激光雷达点在3D空间中具有更高的目标细节分辨率。因此，许多3D目标检测benchmark（如KITTI或nuScenes）都由基于激光雷达的解决方案。

RGB相机和激光雷达是文献中最常见的融合传感器，此外，[35]将RGB图像与热图像相结合，[36]将激光雷达点云与高清地图相结合，最近越来越多的作品将RGB相机图像与雷达相结合[25]–[27]，只有[28]提出了融合激光雷达、雷达和RGB图像的通用框架。最先进的融合网络遵循两级（[8]，[17]–[19]，[21]，[24]，[36]）或一级目标检测pipeline（[20]，[22]，[25]，[37]）。例如，MV3D提出了一种具有RGB图像和激光雷达点的两级目标检测器，在第一阶段，相机图像和激光雷达点由传感器专用网络处理，以提取高级特征。激光雷达分支还生成region proposal，以便裁剪激光雷达和相机特征图。在第二阶段，通过一个小检测头融合裁剪的特征。AVOD通过融合第一和第二阶段的特征来扩展MV3D，3DCVF[23]应用选通机制来学习每个模态的权重，MMF[36]向融合管道添加了额外的任务，例如图像深度补全和地面估计。

Frustum PointNet使用预先训练的图像检测器在3D空间中生成2D目标proposal和截头体，并应用PointNet使用截头体内的激光雷达点进行目标检测。在一级pipelines中，传感器可以在一个特定层[22]、[25]或多个层[20]、[37]处融合。例如，PointPainting[22]应用预先训练的语义分割网络来预测逐像素图像语义，并将语义得分附加到相应的激光雷达点，以进一步进行3D目标检测。ContFuse[20]通过连续的融合层逐渐融合相机和激光雷达分支的特征图！

Deepfusion框架

图1所示的模块化和灵活的架构设计基于强大的特征提取器，用于对单模态输入数据进行丰富的编码。鸟瞰图（BEV）转换模块将这些特征映射到公共表示空间中。在BEV表示中，目标的大小被很好地保留，具有较小的方差和遮挡，因此非常适合3D目标检测。接下来，特征对齐模块在融合模块聚集之前，对齐模态之间的潜在表示。最后，基于融合特征的检测头为3D目标检测提供分类和回归输出。

1） Feature Extractors

对于每种模态（激光雷达、相机和雷达），都有一个单独的目标检测器可用于从各自的输入数据中提取特征。为此，使用了经过充分研究的2D-CNN架构，因为它们的密集2D输出具有丰富的细节。目标检测器由提取多尺度特征图的特征金字塔网络（FPN）和用于分类和box回归输出的检测头组成。FPN用作融合的特征提取器，而检测头用于预训练和端到端训练设置中的 axillary loss。

2）Camera FPN

camera传感器向camera FPN提供具有高度H和宽度W的形状（H、W、3）的RGB图像I作为输入。首先，FPN提取多尺度特征图，之后，这些特征图是线性的被放大到公共尺度Z、被级联并由多个卷积层处理以用于多尺度特征混合。输出为形状（ZH、ZW、K）的高质量特征FC，其中K为通道数。

3）Lidar/Radar FPN

根据PIXOR[9]，激光雷达和雷达点云由鸟瞰图（BEV）平面上的占用网格图表示，用于特征提取，网格大小为高度X和宽度Y。FPN通过向下缩放和随后向上缩放该表示来利用2D卷积处理输入网格以提取特征。这些BEV特征图用作各个分支的潜在表示，稍后在特征对齐模块中进行处理。

4）BEV Transformation

来自特征提取器的潜在表示被转换为通用空间表示的鸟瞰图，激光雷达和雷达特征已经在BEV空间中表示，而相机特征需要图像到BEV的转换。对于这种转换，文献中有不同的方法，可以根据输入表示进行分类。像OFT[41]和[42]这样的仅使用相机的方法通过估计深度，将垂直pillar合并到BEV表示中，将图像投射到3D中。结果是密集的深度，但由于单相机的深度估计不准确，空间不精确。点云方法[20]、[22]、[36]、[43]需要3D点云（最好是来自激光雷达传感器）来指导变换，利用已知的激光雷达和摄像机之间的传感器标定，将每个点投影到相机图像和BEV网格上，在图像像素和BEV单元之间建立特征关联。由于点云的稀疏性，其结果是稀疏的表示，但由于激光雷达测量的深度精度，其空间精确。

DeepFusion使用了[43]中的点云驱动方法，因为空间精度对于3D目标检测非常重要。此外，任何传感器模态都可以用于为图像变换提供点云：激光雷达或者直接使用雷达点进行变换，并且对于相机图像，使用来自图像检测器的目标中心预测作为稀疏伪点。在融合过程中，来自激光雷达、雷达和摄像机的点云可以被聚合，使得融合对于一种传感器的故障具有鲁棒性。如果将多个相机特征投影到同一BEV网格单元上，可以使用均值池来合并它们。结果，形状的图像特征图被转换为BEV平面，从而展开具有形状的特征图。

5）Feature Alignment

特征对齐模块的输入是来自激光雷达和雷达FPN的密集占用BEV特征图和，以及来自相机的稀疏占用的变换特征图，因此这些是不同的空间表示。此外，这些特征图来自不同的模态和FPN主干，并编码不同的语义表示。在这方面，由几个卷积层组成的特征对齐模块分别应用于，以便在空间和语义上对齐各个表示。输出为特征图具有相同形状（）。

6）Fusion

融合模块接收作为分别来自激光雷达、相机和雷达分支的对准特征图，融合模块的任务是在潜在空间中组合这些不同的模态。为了得到融合特征图，融合应用操作ρ，它可以是固定操作，如池化或加权平均，也可以是可学习操作，如注意力。模块的输出是形状（）和比例S的融合特征图F。

7）检测头

检测头接收融合特征图F以生成3D边界框的分类和回归输出。由于特征图F中编码了丰富的多模态特征，作者发现一个带有几个卷积层的小头部就足以生成比单模态检测器更精确、更健壮的3D目标。

实验

作者进行了详细的实验来研究每个传感器模态的特性，并验证所提出的融合架构。第V-B节比较了传感器特定检测器和不同融合组合之间的检测性能，随后是第V-C节中的一些定性结果。第V-D节显示了主要针对LC、LCR和CR融合方案的消融研究，包括天气条件好/坏、点的数量、探测距离以及225米远目标的探测性能。最后，第V-E节在具有挑战性的nuScenes数据集上对本文的融合网络进行了基准测试。

1）实验设置

实验主要是在作者内部的多模态博世数据集上进行的，这些数据集包括来自多个激光雷达、相机和雷达的记录。数据记录在欧洲几个国家（主要城市、农村地区和高速公路）和不同天气条件（晴天、雨天、多云）。目标被分为17类，并用3D边界框标记，这项工作使用了博世数据集的一个子集，包括大约10k个训练帧（训练集）和3k个验证帧（验证集）。此外还使用公共nuScenes数据集[3]对本文的该方法与其他最先进的目标检测器相结合。该数据集是在波士顿和新加坡用激光雷达、摄像机和雷达的读数采集的。遵循nuScenes目标检测基准，使用标准平均精度（AP）度量来评估3D检测。AP得分在[0%，100%]范围内，值越大表示检测性能越好。论文报告了具有不同定位阈值的AP及其在所有阈值上的平均值（mAP），定位阈值由检测与其gt（0.5、1.0、2.0、4.0米）之间的边界框质心的欧氏距离定义。所有检测均在140米范围内进行评估，作者分析了汽车或行人对象的检测性能，这是自动驾驶研究中的两个主要目标类别。对于消融研究，使用宽松的定位阈值（4.0米），以便补偿不同传感器中的时间偏差的影响，特别是在远距离和动态对象中。

2）检测性能的一般比较

作者比较了几种传感器特定检测器（C、R、L）和具有不同传感器组合（CR、LC、LCR）的融合网络的性能。表I显示了不同位置阈值下车辆等级的AP得分及其平均得分（mAP）。该表显示了与传感器专用网络相比，传感器融合明显改善了AP。CR分别比C和R提高了20%和10%以上的mAP，LC提高了5%的mAP。LCR融合了所有传感器模态，实现了最佳的检测性能，这些实验结果验证了提出的融合架构的有效性。为了研究每个传感器模态的特性，图2显示了4.0米定位阈值下AP得分相对于检测范围的演变。带有激光雷达点（L、LC、LCR）的检测器性能优于没有激光雷达点的检测器（C、R、CR），且有较大的余量。例如，L在距离100~140米时超过CR 20%AP，显示了使用激光雷达点进行远程探测的重要性。此外，LC在更大的距离上提高了L，接近20%的AP。作者假设这是因为相机图像提供的目标纹理特征有助于检测，特别是当激光雷达点在远距离变得稀疏时。最后，当比较LCR和LC时，作者观察到1%的AP略微改善，这表明雷达编码的某些目标特征与相机和激光雷达的目标特征互补，例如速度。

3）定性结果

图3显示了论文在Bosch数据集上用于车辆检测的LC和CR融合模型的定性结果，通过可视化非最大抑制前的目标热图，比较了融合和相应的单峰基线模型。红色表示车辆目标的高度可信度。融合模型能够可靠地检测到橙色突出显示的基线模型遗漏对象。图3（a）和图3（b）显示了带有相机图像的LC结果、基线L的热图和LC的热图。

在（a）中，LC能够检测到具有高遮挡水平的停放车辆，这是L模型所缺少的。在（b）中，LC在高速公路上检测到一辆高度闭塞的汽车，这在仅使用激光雷达的模型中显示出较低的得分。图3（c）和图3（d）显示了相机图像的CR融合结果、基线R的热图和CR模型的热图。在（c）中，没有检测到停放的车辆，因为部分遮挡的静态物体对雷达来说特别困难，而与摄像机融合则能够检测到它们，在（d）雷达对远距离目标的斗争中，CR融合可靠地检测到这些目标。

4）详细分析和消融研究

1） LCR融合：作者研究了天气条件对LCR融合的影响。为此，博世数据集的验证集被分为晴天集（晴天或阴天，道路干燥）和恶劣天气集（雨天，道路潮湿）。基于激光雷达的模型L、LC和LCR根据这些分割进行评估。图5（a）显示了具有4.0米阈值的汽车等级的AP得分。在恶劣的天气条件下，每种型号的性能都会随着距离的增加。模型L的性能差距最大，AP下降11%（范围为100−140米）。为了进一步量化这种nicebad gap，论文使用mRAPD metric作为对坏天气条件的鲁棒性度量。它通过坏天气相对于好天气中的差AP平均值在D距离区间上平均计算得出：

使用mRAPD度量，作者发现仅使用激光雷达的模型L在坏天气下减少7.1%mRAPD。这是因为雨天会降低点云质量，减少每个目标的点数，从而导致“缺失点问题”。由于没有互补传感器，模型L无法补偿减少激光雷达点的信息损失。在这种情况下，与相机图像的融合弥补了“缺失点问题”，只减少了4.0%mRAPD、

对于LC模型。LCR模型对天气条件最为稳健减少2.7%mRAPD，因为雷达比激光雷达或相机受雨天影响小，论文进一步研究了LCR融合在激光雷达点密度和检测距离方面的性能，对L、LC和LCR模型进行了比较，图4（a）和图4（b）分别显示了汽车检测的召回率与边界框内激光雷达点的数量和140米内的检测范围有关。与仅使用激光雷达的网络相比，将激光雷达点与相机图像融合显著提高了召回率。尽管L型激光雷达使用17次以上的激光雷达观测且85米探测范围内的召回率达到50%以上，但LC型激光雷达只需要8个激光雷达点，即使在140米处，召回率也保持在近60%。在相同的激光雷达密度或探测距离下，LCR略微提高了1%的召回率。

2） CR融合：当执行相机-雷达融合（CR）时，使用雷达观测（R点）的3D位置和相机分支网络（C点）预测的3D物体质心来提取相机特征。那些camera特征被重新投影到BEV平面上，以便与雷达特征进行融合，因此，融合性能高度依赖于3D点的“质量”。本消融研究评估了用于CR融合的3D点的原点的影响，在推理过程中，根据用R点和C点（C，R点）训练的CR模型，交替使用点类型将相机特征投影到BEV网格上。作者将使用C和R点“CR（+C，R点）”的推理与使用C点“CR”（+C点）或R点“CR+R点”的推理进行比较。

此外还测试了使用激光雷达点位置（L点）提取相机特征时CR融合的性能，称为“CR（+L点）”，它作为CR融合的上限，假设C和R点可以匹配L点的密度和精度。最后使用激光雷达专用探测器“L”作为基准，结果如图5（b）所示。从图中可以看出C点在CR融合中的重要性：“CR（+C点）”比“CR（+R点）”高出5%的AP，并且在C点之外加上R点并不能改善融合，正如“CR（+2点）”和“CR（+3点，R点））”之间的类似性能所示。一个原因可能是C点可以用有用的相机特征捕捉更多的物体位置，而R点的位置不准确或由于测量误差和遮挡而丢失。此外，将“CR（+L点）”与其他CR模型进行比较，论文观察到高达40%AP的显著性能提升。“CR（+L点）”甚至在距离大于70米的情况下优于仅使用激光雷达的检测器，尽管它是在没有任何激光雷达点的情况下训练的。结果表明，在提取相机特征时，准确和密集的3D位置非常重要。

3） 远距离物体检测：表II比较了用于远距离汽车检测的L和LC模型。尽管这两个模型的训练距离都只有140米，但所提出的融合架构不断改进训练范围之外的仅使用激光雷达的检测器，并在200米以上达到近30%的AP，结果验证了该模型的长期可扩展性。

4）nuScenes数据集上评估

作者基于具有挑战性的nuScenes基准对基于激光雷达的模型进行了评估，用于3D目标检测。由于根据预训练规则，在COCO上训练的MaskRCNN网络不允许出现在nuScenes检测排行榜中，因此作者使用轻量级的EfficientNetB0架构，并将来自ImageNet的预训练权重作为camera backbone。

此外，在将输入图像输入到模型中之前，将输入图像从原生分辨率1600×900缩小到576×256。论文发现这种分辨率足以在减少推理时间的情况下获得良好的融合结果。由于激光雷达和雷达点在数据集中非常稀疏，论文遵循nuScenes的常见做法，为论文的模型聚合多达10个激光雷达扫描和多达7个雷达扫描，并进行自我运动补偿，聚集的激光雷达扫描用于当前相机图像的BEV变换。作者还比较了融合方法的激光雷达基线性能，为此，使用了nuScenes验证分割，因为相关论文报告了它们的激光雷达基线性能。

表III比较了nuScenes验证集上汽车和行人等级的AP得分，论文将重点放在这两个最有代表性的层级上，以排除[51]中研究的明显的层级不平衡问题的影响。凭借77.9和77.1的汽车和行人检测AP，论文的PointPillar类激光雷达模型（L）提供了坚实的基线。将激光雷达点与相机图像（LC模型）融合，分别提高了车辆和行人类别的激光雷达模型（L）的+2.5%AP和+6.6%AP得分，这表明了相机图像纹理特征的重要性，尤其是在检测小物体时。激光雷达相机雷达模型（LCR）获得了最佳结果，与激光雷达模型（L）相比，AP增益分别为+3.7%和+7.5%，验证了论文的融合设计有效性。

参考

[1] DeepFusion: A Robust and Modular 3D Object Detector for Lidars, Cameras and Radars.

自动驾驶与AI学习社区

欢迎加入国内首个自动驾驶开发者社区！这里有最全面有效的自动驾驶与AI学习路线（感知/定位/融合）和自动驾驶与AI公司内推机会！

强烈推荐大家关注自动驾驶之心知乎账号和【自动驾驶之心】微信公众号，可以快速了解到最新优质的自动驾驶方向论文。

自动驾驶之心-多传感器融合

建了自动驾驶之心-多传感器融合交流群！想要进交流群的同学，可以直接加微信号：wenyirumo。加的时候备注一下：融合+学校/公司+昵称，即可。然后就可以拉你进群了。

强烈推荐大家关注自动驾驶之心知乎账号和【自动驾驶之心】微信公众号，可以快速了解到最新优质的自动驾驶方向论文。

往期回顾

自动驾驶之心 | 点云BEV融合！PTTR++：3D点云单目标跟踪新SOTA（南洋理工）

自动驾驶之心：ECCV 2022 | 稀有类别提升31%！如何解决3D检测中长尾问题？（Waymo最新）

自动驾驶之心 | 一文尽览 | 全景/鱼眼相机低速自动驾驶的近距离感知（识别+重建+定位+工程化）

自动驾驶之心 |手把手教学！TensorRT部署实战：YOLOv5的ONNX模型部署

自动驾驶之心 | 大火的4D Radar数据集及基线模型汇总

自动驾驶之心 | 温故而知新 | 基于双目视觉的深度估计综述（顶刊TPAMI）

自动驾驶之心 | Waymo和KITTI双SOTA！3D目标检测中的同质多模态特征融合与交互（ECCV2022）

自动驾驶之心 | nuScenes 纯视觉新SOTA！SOLOFusion：时序立体3D检测的新观点和基线

自动驾驶之心 | 一文尽览 | 首篇Transformer在3D点云中的应用综述（检测/跟踪/分割/降噪/补全）

六、有关传感器的一篇论文？

室内空气质量检测与传感器的应用　　 [摘要]室内空气品质对人的影响至关重要,利用传感器检测空气质量是当今流行的一种方法,本文介绍了传感器在空气质量检测方面的原理应用,分析了当前气体传感器的优点和不足,以及气体传感器的发展趋势和前景。　　[关键词]空气质量气体传感器室内环境污染　　　　一、空气对于人的重要性　　人们每时每刻都离不开氧,并通过吸入空气而获得氧。一个成年人每天需要吸入空气达6500升以获得足够的氧气,因此,被污染了的空气对人体健康有直接的影响。人的一生中有90%以上时间在室内度过,可见,室内空气品质对人的影响更是至关重要。　　二、室内环境污染背景　　当今,人类正面临“煤烟污染”、“光化学烟雾污染”之后,又出现了“室内空气污染”为主的第三次环境污染。美国专家检测发现,在室内空气中存在500多种挥发性有机物,其中致癌物质就有 20多种,致病病毒 200多种。危害较大的主要有:氡、甲醛、苯、氨以及酯、三氯乙烯等。大量触目惊心的事实证实,室内空气污染已成为危害人类健康的“隐形杀手”,也成为全世界各国共同关注的问题。据统计,全球近一半的人处于室内空气污染中,室内环境污染已经引起35.7%的呼吸道疾病,22%的慢性肺病和15%的气管炎、支气管炎和肺癌。　　三、关于开展室内空气质量服务的几点设想　　1.着手调查国内家庭和办公室内空气质量的基本情况。　　2.了解并着手引进室内空气质量检测设备。　　3.进行规模较大的宣传活动,首先应由气象主管部门与环保主管部门联合建立室内空气质量问题的管理机制。　　4.对国际环保部门有关室内空气质量的法规、技术标准、室内污染测定方法及对测定仪器等问题进行专门的调查和研究。　　四、空气检测仪的强力武器――传感器　　检测技术是人们认识和改造世界的一种必不可少的重要技术手段。而传感器是科学实验和工业生产等活动中对信息资源的开发获取、传输与处理的一种重要工具。下面将介绍六种在空气质量检测方面发挥重要作用的传感器。　　1.金属氧化物半导体式传感器。金属氧化物半导体式传感器利用被测气体的吸附作用,改变半导体的电导率,通过电流变化的比较,激发报警电路。由于半导体式传感器测量时受环境影响较大,输出线形不稳定。金属氧化物半导体式传感器,因其反应十分灵敏,故目前广泛使用的领域为测量气体的微漏现象。　　2.催化燃烧式传感器。催化燃烧式传感器原理是目前最广泛使用的检测可燃气体的原理之一,具有输出信号线形好、指数可靠、价格便宜、无与其他非可燃气体的交叉干扰等特点。催化燃烧式传感器采用惠斯通电桥原理,感应电阻与环境中的可燃气体发生无焰燃烧,是温度使感应电阻的阻值发生变化,打破电桥平衡,使之输出稳定的电流信号,再经过后期电路的放大、稳定和处理最终显示可靠的数值。　　3.定电位电解式传感器。定电位电解式传感器是目前测毒类现场最广泛使用的一种技术,在此方面国外技术领先,因此此类传感器大都依赖进口。定电位电解式气体传感器的结构:在一个塑料制成的筒状池体内,安装工作电极、对电极和参比电极,在电极之间充满电解液,由多孔四氟乙烯做成的隔膜,在顶部封装。前置放大器与传感器电极的连接,在电极之间施加了一定的电位,使传感器处于工作状态。气体与的电解质内的工作电极发生氧化或还原反应,在对电极发生还原或氧化反应,电极的平衡电位发生变化,变化值与气体浓度成正比。　　4.迦伐尼电池式氧气传感器。迦伐尼电池式氧气传感器的结构:在塑料容器的一面装有对氧气透过性良好的、厚10-30μm的聚四氟乙烯透气膜,在其容器内侧紧粘着贵金属(铂、黄金、银等)阴电极,在容器的另一面内侧或容器的空余部分形成阳极(用铅、镉等离子化倾向大的金属)。用氢氧化钾。氧气在通过电解质时在阴阳极发生氧化还原反应,使阳极金属离子化,释放出电子,电流的大小与氧气的多少成正比,由于整个反应中阳极金属有消耗,所以传感器需要定期更换。目前国内技术已日趋成熟,完全可以国产化此类传感器　5.红外式传感器。红外式传感器利用各种元素对某个特定波长的吸收原理,具有抗中毒性好,反应灵敏,对大多数碳氢化合物都有反应。但结构复杂,成本高。　　

6.PID

光离子化气体传感器。PID由紫外灯光源和离子室等主要部分构成,在离子室有正负电极,形成电场,待测气体在紫外灯的照射下,离子化,生成正负离子,在电极间形成电流,经放大输出信号。PID具有灵敏度高,无中毒问题,安全可靠等优点。　　五、气体检测仪器仪表产业发展现状深度分析　　近年来,随着中国经济的高速发展,仪器仪表产业也得到了快速发展,自2004年产销首次突破千亿元大关,行业发展进入了快车道,2006年行业总产值突破两千亿元;2007年仪器仪表行业总产值达3078亿元,增长率高达28.5%;据仪器仪表行业协会统计,08年上半年仪器仪表行业总产值实现 1755.9亿元,同比增长23.8%,其中分析仪器、环境监测仪器仪表增长率高达32%。　　科学技术的进步为气体检测仪器仪表行业的发展提供了条件,市场和政府政策的推动、人们安全意识的提高、相关法规法律的完善是气体检测行业发展的核心动力,这些推动使气体检测仪器仪表行业处于产业高速增长期。　　从技术发展的角度看,根据使用传感器原理的不同,常见的气体检测仪器仪表各自有适用气体及应用领域,新技术新产品正在成为未来气体检测仪器仪表的主流。　　六、对未来空气质量检测的展望　　随着人们生活水平的不断提高和对环保的日益重视,对各种有毒、有害气体的探测,对大气污染、工业废气的监测以及对食品和居住环境质量的检测都对气体传感器提出了更高的要求。纳米、薄膜技术等新材料研制技术的成功应用为气体传感器集成化和智能化提供了很好的前提条件。气体传感器将在充分利用微机械与微电子技术、计算机技术、信号处理技术、传感技术、故障诊断技术、智能技术等多学科综合技术的基础上得到发展。研制能够同时监测多种气体的全自动数字式的智能气体传感器将是该领域的重要研究方向。　　　　参考文献: 　　[1]陈艾.敏感材料与传感器[M].北京:高等教育出版社. 　　[2]高晓蓉.传感器技术[M].成都:西安交通大学出版社. 　　[3]彭军.传感器与检测技术[M].北京:高等教育出版社. 　　[4]王元庆.新型传感器原理及应用[M].北京:机械工业出版社. 　　[5]赵茂泰.智能仪器原理及应用[M].北京:电子工业出版社.

七、无人机传感器方面的论文，有什么推荐吗？

先调研传感器国际国内大厂的主力产品，然后按逻辑分类最有价值和前途的型号进行匹配研发

八、光电传感器论文有哪些权威的参考文献？

参考文献

[1] 窦树盛.光电传感器原理及应用的探讨[J].科技传播,2015(4):80.

[2] 寻艳芳.光电传感器的原理及应用[J].科技资讯 ,2012(36):117.

[3]谢望.光电传感器技术的新发展及应用[D].天津工业大学机电学院，2013.

[4]陈照章，朱湘临.光电测速传感器及其信号调理电路[J].传感器技术，2012(8):53-55.

[5]贾雯杰.光电式传感器在自动控制窗上的应用[J].科技传播，2011.

[6]邓建云.光电传感器在自动控制中的应用[J].电子世界，2012.

[7]郁有文，常健，程继红.传感器原理及工程应用[M].西安:电子科技大学出版社.

[8] 金捷.机电检测技术[M].北京:中国人民大学出版社,2001.

[9] 余瑞芬.传感器原理[M].北京:航空工业出版社,1995.

[10] 谭文杰，崔日婷.浅析光电传感器技术在地铁中的应用 [J].科技风 ,2012,6(11).

[11] 刘晓斌，张惠玲.智能交通检测设备及道路事件探测研究 [J]. 交通标准化 ,2008.

[12] Chih-Ming Ho.Yu-Chong Tai.Miro-Electro-Mechani cal-System(MEMS) and Fluid Flows[J]. Fluid Mechan ics,1998,30:579-612.

[1] 代鹏超. 钛酸锶钡和氧化铈薄膜的制备及物理性能表征[D]. 河北大学, 2011.:7.

[2] 王军强. 氧化铈半导体气敏传感器的制备及其性能研究[D]. 电子科技大学, 2018.:2.

[3] 李斌. 碱式碳酸铈和二氧化铈的制备及光学性能研究[D]. 青岛科技大学, 2010.:1.

[4] 邓红梅. 氧化铈基材料的制备和表征及其性能研究[D]. 黑龙江大学, 2011.:4.

　　[5] 郝瑞亭，刘焕林. 紫外探测器及其研究进展[J]. 光电子技术. 2004, 24(2): 129-133.

　　[6] 贾辉，石璐珊，梁征，等. 紫外光电探测器的发展研究[J]. 江西科学. 2017, 35(2): 296-300, 309.

　　[7] Angadi M，A andNallamshettyK，Heat MirrorsusingCeO2／ Cu／CuOz Multilayer films[j]．journal

of Materials Science Lettters，1989，8：391—394．

　　[8] 熊杰，陶伯万，谢廷明，等. 蓝宝石衬底上射频溅射法生长CeO2外延薄膜研究[Z]. 长春: 2004.:1-2.

　　[9] M N A R, Ariadne C C, Elson L, et al. Characterization and electrochemical performance of

CeO_2 and Eu-doped CeO_2 films as a manganese redox flow battery component[J]. Journal of Rare

Earths. 2018, 36(10): 1074-1083.

　　[10]Yu Q.. Yang H, Fu W., et al. Transparent conducting ttrium-doped ZnO thin films deposited by

sol- gel method [J]. Thin Solid Films, 2007, 515(7-8): 3840-3843.

　　[11]Dolgonos A., Mason T.o., Poeppelmeier K.R. Direct optical band gap measurement in

polycrystalline semiconductors: A critical look at the Tauc method [J]. Journal of Solid State

Chemistry, 2016, 240: 43-48.

　　[12] 刘盈杉. 紫外可见分光光度计及其应用[J]. 百科论坛电子杂志. 2019(10): 718.

　　[13]TschoepeA，YingJ．Y，in G．C．Hadipanayis，eta1．(Ed．)， Nonaphase Materials．,Properties

App；ications，Kluwer Aea- demic Publishers，Netherlands，1994，781：785．

　　[14] Ka W, Yongqin C, Liang L, et al. Effect of annealing temperature on oxygen vacancy

concentrations of nanocrystalline CeO 2 film[J]. Applied Surface Science. 2015, 351.

1213

关注微信公众号

须知

1、报告编号系送检论文检测报告在本系统中的唯一编号。

2、本报告为维普论文检测系统算法自动生成，仅对您所选择比对资源范围内检验结果负责，仅供

参考。

　　[15] A. C, F. S, J. G, et al. Growth Mechanism, Microstructure, and Surface Modification of

Nanostructured CeO[J]. Advanced Functional Materials. 2006, 16(10).

　　[16] Mamoru Y, Hirotoshi N, Tadashi T, et al. In Situ RHEED Observation of CeO2 Film Growth on

Si by Laser Ablation Deposition in Ultrahigh-Vacuum[J]. Japanese Journal of Applied Physics. 2014, 29

(7A).

　　[17] Los B, Co A, Mac B. Optical and electrochemical properties of CeO2 thin film prepared by an

alkoxide route[J]. Solar Energy Materials and Solar Cells: An International Journal Devoted to

Photovoltaic, Photothermal, and Photochemical Solar Energy Conversion. 2008, 92(2): 240-244.

九、传感器和深度学习算法结合的论文有什么期刊推荐？

答主应该是想问利用深度学习模型处理传感器数据？

IEEE 旗下有一个会议 International Conference on Information Processing in Sensor Networks（IPSN）应该是有录用不少这方面的文章，然后期刊的话IEEE Transactions on Mobile Computing (TMC) 也会刊登这方面的相关文章

十、怎样写一篇优秀的光电传感器论文？

如何写好写出优秀毕业论文

毕业论文是对学生基础知识、专业技能和综合应用能力的考验和深化，是初步科研培训的主要、综合形式，是加工、发展、特定应用目的和对象，是教育教学的最后一个重要的教学环节。以下是写毕业论文的经历。主要是关于毕业论文写作中容易出现的问题和经验，是毕业论文写作道德和写作内容的标准问题。一、毕业论文写作要求(1)毕业论文题目。毕业论文有题目，不能无题。毕业论文题目一般20字左右。题目大小要与内容一致，尽量不要设置副题，不要使用第一报、第二报等。毕业论文的题目都是直接叙述的，没有惊叹号或问号，科学毕业论文的题目也不能写成广告语或新闻报道语。(二)毕业论文签名。毕业论文应签署真名和真实工作单位。主要体现责任、成果归属，便于后人跟踪研究。严格意义上，毕业论文作者是指负责选题、论证、查阅文献、方案设计、建立方法、实验操作、整理资料、总结总结、写作等全过程的人，应该是能够回答毕业论文的相关问题的人。现在经常把所有参加工作的人都列出来，要按贡献大小依次排列。本人同意毕业论文签名。根据实际情况，学术指导员可以被列为毕业论文作者或一般感谢。行政领导人一般不签字。（3）毕业论文介绍。介绍是毕业论文的一个迷人的词，非常重要，写得很好。一篇好的毕业论文介绍通常可以让读者了解你的工作的发展过程和你在这个研究方向上的地位。写毕业论文的主题基础、基础、背景和研究目的。复习必要的文献，说明问题的发展。文本应该很简洁。(4)毕业论文的材料和方法。材料的整理要紧跟主题，复杂简单。有些数据可能不适合这篇毕业论文，但可以留作用。不要把它拼凑在毕业论文里。专业术语应尽可能用于毕业论文的写作。不要用图表，不要用图表，以免占用更多的空间，增加排版困难。文、表、图不重复。应说明实验中的意外现象和意外变化等特殊情况，不得随意丢弃。(五)毕业论文结论或结论。毕业论文的结论要写清晰可靠的结果和确凿的结论。毕业论文的文字要简洁，可以一个一个写。不要用含糊不清的词，比如总结。(六)毕业论文参考义献。参考义献是毕业论文中非常重要和问题较多的一部分。列出毕业论文参考文献的目的是让读者了解毕业论文研究命题的来龙去脉，便于搜索，尊重前辈的劳动，准确定位自己的工作。因此，既有技术问题，也有科学道德问题。一篇毕业论文几乎从头到尾都需要引用参考文献。如果毕业论文介绍应引用最重要、最直接的相关文献，方法应引用或参考方法，有时与文献进行比较，讨论应引用各种支持或矛盾的结果或观点。一切粗心大意，不查文献；故意不引，自鸣创新；贬低别人，提升自己；避重就轻，假装姿错误的。这种现象在许多毕业论文中仍然不时出现。其中，不查文献、遗漏重要文献、故意不引用他人文献或故意贬低他人工作等错误更为明显和容易发现。有些做法比较隐蔽，比如在引言中引用，在讨论中引用。这将是你毕业论文的基础或先导，与你的毕业论文平起平坐。（7）毕业论文摘要或摘要。摘要或摘要简要总结了大约200字的毕业论文全文。经常开始。毕业论文摘要应仔细撰写，具有吸引力。让读者看毕业论文摘要就像看毕业论文的缩影，或者看毕业论文摘要想继续看毕业论文的相关部分。此外，还应该给出几个关键字，关键字应该写出真正关键的学术词汇，而不是一般词汇。二、写毕业论文的关键（1）材料、观点和文本。材料是写毕业论文的基础，观点是毕业论文的灵魂，文本是毕业论文的外部表现。材料和观点是毕业论文的内容，文本是毕业论文的形式。形式是内容的表达，内容应以形式表达。三者的完美结合是内容和形式的统一。材料来自研究。设计直接影响材料的效率和质量。整篇毕业论文由多个工作单位组成，每个工作单位由每个研究材料积累。所以要善待日常的研究和实践。每天工作时，都要考虑这些数据在未来毕业论文中的可能位置，并仔细收集和保存每个图像记录。材料要真实可靠，数据要充足。毕业论文总有新现象、新处理、新效果、新观点。观点要清晰、客观、辩证。不，也不能回避不同的观点。从毕业论文的定题到结论，到处都有观点，所以观点是毕业论文的灵魂，贯穿始终。讨论观点时，不要强词夺理，不要自圆其说，尽量戒掉片面、主观、随意。与国内外文献的观点和自己的研究观点进行比较。在比较中分析异同，提高认识。毕业论文的文字要自然流畅，言而无文，行之不远。但不要华丽雕琢，目的是文以载道。毕业论文的叙述要逻辑，层次分明，简单真实，适当。（2）准备和写作。写毕业论文的关键在于准备。会写毕业论文的人通常有三个步骤。写毕业论文前仔细考虑，全局在胸前；充分发挥毕业论文的腹稿，提起笔，一次完成；写完毕业论文初稿后，放一段时间，反复朗读，磨练。相反，不会写毕业论文的人。肚子里空空的，脑子里乱烤，笔头上千斤重。他们拿起笔写，写几次就停了。写作停止，停止写作。忽儿找材料，忽儿查数据，忽儿补实验。突然撕掉一页，突然抄了几句。突然哀叹，挠头摸耳，咬笔杆，踱方步。这两种人的区别在于准备条件的不同，这是很多初写毕业论文的人没有意识到的。写毕业论文要有三个阶段。1.准备近期(写时)。是指研究结束后开始写毕业论文前一段时间的准备。收集材料，处理数据，准备图表，完成统计处理。然后做好毕业论文腹稿，列出毕业论文大纲，明确基本观点和主要结论。与导师和合作伙伴讨论，达成共识。经过深思熟虑，一气呵成。其中，是写毕业论文的关键阶段。此时应考虑所有工作和数据，全局在胸。这就像战斗前的运筹帷帽，是作者脑力劳动最紧张的时刻。准备中期(做时)。会写毕业论文的人不研究后不考虑写毕业论文，而是考虑在学习和研究的整个过程中写毕业论文。毕业论文的题目和引言是论证中各种思考的凝聚力。材料和方法是在寻找方法和建立方法时形成的。写毕业论文时，只需如实描述即可。结论结果是在研究、实践、阶段归纳、数据整理等过程中不断积累和整理的。它是在咨询和分析文献后最终总结出来的。它以讨论的形式表达了许多通常思考的问题。因此，会写毕业论文的人，在做研究的整个过程中，自然会形成最后的毕业论文。整个过程是毕业论文的中期准备。可见中期准备从毕业论文题目开始，以题目结束。题目结束日，即毕业论文中期准备完成时。3.准备远期(学时)如果你只关注最近和中期的毕业论文准备，你往往不能写优秀的毕业论文，这取决于作者的长期准备，即学习阶段的基本准备。这种准备是指掌握研究动态、专业基础积累、逻辑思维、写作表达、综合分析等能力的总体水平。这不是一蹴而就的，而是长期积累训练。这就是为什么要强调读书破万卷，写作如神，尔果欲学诗，功夫在诗外。平时积累的这些功夫，决定了毕业论文的写作水平。这种能力不是临时提高的，而是作者从小就努力工作。(三)审稿修改写完毕业论文稿件后，要反复修改，千锤百炼。修改毕业论文时，应按规定要求修改写作规格和篇幅的所有问题。写毕业论文只有删复杂，简化三秋树，才能标新领导开二月花。

The End