基于局部特征的目標(biāo)檢測研究的開題報告

基于局部特征的目標(biāo)檢測研究的開題報告一、選題背景及意義目標(biāo)檢測是計算機視覺領(lǐng)域中的一個重要研究方向，其在自動駕駛、安防監(jiān)控、智能物流等領(lǐng)域中具有廣泛的應(yīng)用。目標(biāo)檢測通過利用圖像特征和模型對圖像中感興趣的目標(biāo)進(jìn)行檢測和定位。其中，基于局部特征的目標(biāo)檢測方法是當(dāng)前較為常用的方法之一，其通過提取圖像中局部區(qū)域的特征進(jìn)行目標(biāo)檢測，能夠有效提高算法的檢測精度和效率。然而，目前基于局部特征的目標(biāo)檢測方法還存在一些問題，如對不同目標(biāo)可能需要不同的局部特征提取方式、對目標(biāo)池化方法的選擇等問題。因此，本文試圖對基于局部特征的目標(biāo)檢測方法進(jìn)行深入研究，提出更加優(yōu)秀的算法模型，為實際應(yīng)用提供更加可靠的算法支持。二、研究內(nèi)容及方法本文旨在研究和改進(jìn)基于局部特征的目標(biāo)檢測方法。具體研究內(nèi)容包括：1.對當(dāng)前基于局部特征的目標(biāo)檢測方法進(jìn)行調(diào)研和總結(jié)，分析其存在的問題和不足之處。2.提出改進(jìn)的基于局部特征的目標(biāo)檢測算法模型，該模型可以從圖像中提取出不同尺度、不同方向、不同分辨率的局部特征。3.針對目標(biāo)池化的問題，本文采用x-pooling的方法進(jìn)行局部特征池化，該方法可以在保證特征豐富性的同時對檢測速度進(jìn)行優(yōu)化。4.通過對基于局部特征的目標(biāo)檢測算法在標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上的實驗，得到算法的檢測精度和效率。本文的研究方法主要包括文獻(xiàn)調(diào)研和實驗驗證兩個方面。在文獻(xiàn)調(diào)研方面，本文將對當(dāng)前基于局部特征的目標(biāo)檢測方法進(jìn)行總結(jié)和分析，探索存在的問題并尋找改進(jìn)思路。在實驗驗證方面，本文將利用標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集對算法模型進(jìn)行實驗驗證，評價算法的檢測精度和效率。三、預(yù)期成果及意義本文預(yù)期達(dá)到以下幾個方面的成果：1.對基于局部特征的目標(biāo)檢測方法進(jìn)行全面總結(jié)和分析，掌握其研究歷程和相關(guān)技術(shù)。2.提出一種新的基于局部特征的目標(biāo)檢測算法模型，該模型能夠在保證檢測精度的同時提高檢測效率。3.利用標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集對算法模型進(jìn)行實驗驗證，并與當(dāng)前主流的目標(biāo)檢測算法進(jìn)行對比，驗證算法的可行性和有效性。4.為實際應(yīng)用提供更加可靠的算法支持，提高目標(biāo)檢測的檢測精度和效率，推動計算機視覺領(lǐng)域的發(fā)展。四、研究進(jìn)度安排本文的研究進(jìn)度安排如下：1.學(xué)習(xí)基于局部特征的目標(biāo)檢測方法相關(guān)技術(shù)，撰寫第一部分，完成時間：1個月。2.分析當(dāng)前基于局部特征的目標(biāo)檢測方法存在的問題，為提出改進(jìn)模型做鋪墊，撰寫第二部分,完成時間：2個月。3.提出一種改進(jìn)基于局部特征的目標(biāo)檢測算法模型，實現(xiàn)并對其進(jìn)行理論分析和優(yōu)化設(shè)計，撰寫第三部分，完成時間：3個月。4.對算法模型進(jìn)行實驗驗證，得到實驗結(jié)果并進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和對比，撰寫第四部分，完成時間：2個月。5.撰寫課題結(jié)論和論文，完成時間：1個月。五、參考文獻(xiàn)[1]DuanK,GuoJ,SunJ,etal.Anewmulti-featurefusionlearningmethodforremotesensingimageobjectdetection[J].RemoteSensingLetters,2019,10(3):239-247.[2]LiX,LiangD,WuX,etal.Deepneuralnetworkmodelsforobjectdetectionandclassificationinremotesensingimages[J].RemoteSensing,2018,10(7):1122.[3]SalehB,CookM,ChandrakerM.Effectiveuseofdilatedconvolutionsforsegmentingsmallobjectinstancesinremotesensingimagery[J].IEEEtransactionsongeoscienceandremotesensing,2018,56(1):597-605.[4]RedmonJ,DivvalaS,GirshickR,etal.Youonlylookonce:Unified,real-timeobjectdetection[C]//ProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition.2016:779-788.[5]GirshickR.Fa