1. 本选题研究的目的及意义
五子棋作为一项传统的策略棋类游戏，具有规则简单易懂、变化丰富多端等特点，深受广大群众的喜爱。
近年来，随着人工智能和计算机视觉技术的快速发展，将图像识别技术应用于五子棋比赛中，实现棋局信息的自动识别和分析，成为了一个备受关注的研究方向。
本选题旨在研究和开发一套基于摄像头的五子棋比赛图像自动识别系统，旨在解决传统人工裁判方式存在的主观性强、效率低下等问题，提高比赛的公平性和观赏性。
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，基于图像识别的棋类游戏分析成为了国内外研究的热点。
1. 国内研究现状
国内学者在基于图像识别的棋类游戏分析领域取得了一定的研究成果，特别是在棋盘识别、棋子定位等方面。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题研究的主要内容是设计和实现一套基于摄像头的五子棋比赛图像自动识别系统，主要包括以下几个方面：
1.图像预处理:对摄像头采集到的比赛棋局图像进行预处理，包括图像灰度化、去噪、增强等操作，为后续的棋盘识别和棋子定位提供高质量的图像数据。
2.棋盘识别与棋子定位:利用图像处理和模式识别技术，自动识别棋盘区域、棋盘线条以及棋子的位置。
3.五子棋棋局状态识别:根据棋子的位置和颜色信息，自动判断当前棋局状态，包括黑棋或白棋落子、是否形成五子连线、是否出现禁手等，并将识别结果实时显示。
4. 研究的方法与步骤
本课题的研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法，逐步推进。
首先，进行系统的文献调研，了解国内外在基于图像识别的五子棋比赛分析方面的研究现状、技术路线和发展趋势，为本课题的研究奠定理论基础。
其次，进行系统需求分析，确定系统的功能需求、性能需求和运行环境需求，为系统的设计和实现提供依据。
5. 研究的创新点
本课题的研究预期在以下几个方面有所创新：
1.算法创新:针对五子棋棋盘和棋子的特点，研究高效、鲁棒的棋盘识别和棋子定位算法，提高系统的识别准确率和鲁棒性，特别是对复杂背景、光照变化等情况下的识别能力。
2.应用创新:将深度学习技术应用于五子棋棋局状态识别，实现对禁手、胜负等复杂棋局状态的自动判断，提高系统的智能化水平，并探索将该技术应用于五子棋比赛直播、在线游戏等场景。
3.系统集成:将图像预处理、棋盘识别、棋子定位、棋局状态识别等功能模块进行有机集成，开发一套完整的基于摄像头的五子棋比赛图像自动识别系统，并在实际比赛环境中进行测试和应用，验证系统的有效性和实用性。
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.刘硕，李欣，宋丽华，等. 基于深度学习的围棋棋盘识别与棋子定位[J]. 计算机应用与软件, 2021, 38(8): 265-270.
2.张学武，张春燕，王强. 基于OpenCV的围棋棋盘识别系统设计与实现[J]. 电子设计工程, 2022, 30(3): 103-107.
3.李晓光，王文成，陈志刚. 基于机器视觉的五子棋机器人系统[J]. 机器人技术与应用, 2018(3): 45-48.
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