道路环境感知中的目标检测与识别关键技术研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着智能交通系统和自动驾驶技术的快速发展，道路环境感知作为其核心技术之一，正受到越来越多的关注。

道路环境感知的目标是使车辆能够全面、准确地理解周围环境信息，包括道路结构、交通标志、行人、车辆等，为车辆的决策和控制提供依据。

而目标检测与识别作为道路环境感知的关键技术，直接影响着感知系统的可靠性和鲁棒性，因此对该领域的研究具有重要的理论价值和现实意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

目标检测与识别作为计算机视觉领域的基础性研究课题，一直受到国内外学者的广泛关注。

近年来，深度学习的兴起为目标检测与识别带来了革命性的进步，并推动其在自动驾驶、智能监控等领域的广泛应用。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究将针对道路环境感知中的目标检测与识别关键技术展开深入研究，主要内容包括以下几个方面：
1.深入研究基于深度学习的目标检测与识别算法，分析不同算法的优缺点和适用场景。

针对道路环境的特点，对现有算法进行改进和优化，例如引入注意力机制、多尺度特征融合等方法，提高算法的精度和效率。

2.研究多传感器信息融合方法，例如基于特征融合和基于决策融合的方法，有效融合摄像头、激光雷达等传感器数据，弥补单一传感器信息的不足，提高目标检测与识别的可靠性和鲁棒性，尤其是在复杂环境下。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、仿真实验和实车测试等方法，逐步推进研究工作。

首先，进行文献调研，深入分析国内外研究现状，了解目标检测与识别领域的最新进展，为本研究提供理论基础。

其次，针对道路环境的特点，研究基于深度学习的目标检测与识别算法，并对现有算法进行改进和优化，例如引入注意力机制、多尺度特征融合等方法，提高算法的精度和效率。

5. 研究的创新点

本研究将在以下几个方面力求取得创新成果：
针对道路环境特点，提出改进的基于深度学习的目标检测与识别算法，提高算法在复杂场景下的精度和效率。

研究多传感器信息融合方法，有效融合摄像头、激光雷达等传感器数据，提高目标检测与识别的可靠性和鲁棒性，尤其是在恶劣天气、光照变化等复杂环境下。

提出面向复杂道路场景的目标检测与识别技术，提高算法对遮挡、光照变化、天气变化等问题的鲁棒性。

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.陈先桥,金立军.基于深度学习的道路目标检测识别算法综述[j].计算机应用研究,2021,38(06):1601-1611.

2.王飞,王琦,徐志刚,等.基于深度学习的无人驾驶车辆环境感知技术综述[j].计算机工程与应用,2020,56(11):33-44.

3.张浩,徐俊,郭林.基于深度学习的道路场景目标检测与识别[j].计算机工程与设计,2020,41(03):641-648 656.