实时场景目标检测与定位的实现开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

近年来，随着计算机视觉技术的飞速发展，目标检测与定位作为计算机视觉领域的核心任务之一，在自动驾驶、智能监控、机器人导航等领域展现出巨大的应用潜力和广阔的市场前景。

本选题旨在研究实时场景下的目标检测与定位技术，致力于解决传统方法在处理复杂场景、快速运动目标等方面的局限性。

通过深入研究深度学习、传感器融合等前沿技术，探索高效、鲁棒的目标检测与定位算法，为相关应用提供可靠的技术支持。

2. 本选题国内外研究状况综述

目标检测与定位技术近年来取得了显著的进展，各种新方法和新应用层出不穷。

以下将从国内外研究现状两个方面进行综述。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.实时场景目标检测算法研究:-研究现有的目标检测算法，例如yolo、ssd等，分析其优缺点以及在实时场景下的适用性。

-针对实时场景的特点，对现有算法进行改进，例如采用轻量级网络结构、设计高效的特征融合机制等，以提升算法的实时性能。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研与分析:深入研究目标检测、目标定位、深度学习等相关领域的文献，了解国内外研究现状、最新进展和未来趋势，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.算法设计与实现:-针对实时场景目标检测，研究轻量级神经网络模型，例如mobilenet、shufflenet等，并结合目标检测算法进行改进，提高检测速度和精度。

-针对实时场景目标定位，研究视觉slam算法，例如orb-slam、dso等，并结合多传感器融合技术，例如imu、激光雷达等，提高定位精度和鲁棒性。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.轻量级目标检测算法:针对实时场景计算资源受限的问题，研究轻量级目标检测算法，在保证检测精度的同时，降低模型计算复杂度和内存占用，提高检测速度。

2.多传感器融合定位:针对单一传感器在复杂场景下定位精度受限的问题，研究多传感器融合定位方法，例如视觉与imu融合、视觉与激光雷达融合等，提高定位精度和鲁棒性。

3.面向特定场景的优化:针对不同应用场景的特点，例如自动驾驶、智能监控等，对算法进行针对性优化，提高算法在特定场景下的性能表现。

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.赵永强,徐华,方志军,等. 基于深度学习的目标检测方法综述[j]. 软件学报, 2021, 42(9): 2341-2372.

2.刘丽, 王振华, 彭宇行. 基于深度学习的目标检测算法综述[j]. 自动化学报, 2022, 48(12): 2884-2909.

3.陈俊, 陈强, 李瑞. 目标检测算法综述[j]. 软件工程, 2021, 24(02): 15-19 24.