基于Faster R-CNN深度学习的航拍车辆/船舶的识别和跟踪开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着无人机技术的飞速发展和遥感图像分辨率的不断提升，基于航拍图像的目标识别与跟踪技术在交通监控、海事管理、军事侦察等领域展现出巨大的应用潜力。

车辆和船舶作为两种重要的交通工具，对其进行精准、实时的识别和跟踪，对于维护交通秩序、保障海上安全、获取战场态势信息等方面具有重要意义。

然而，航拍图像目标识别与跟踪面临着诸多挑战：
1.目标尺度变化大:航拍视角下，目标尺度变化范围大，同一目标在不同距离、不同姿态下呈现出不同的尺寸，给识别和跟踪算法带来了困难。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，随着深度学习技术的快速发展，目标识别和跟踪技术取得了显著进展，并广泛应用于各个领域。

在航拍车辆/船舶识别和跟踪方面，国内外学者也开展了大量的研究工作。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题主要研究内容如下:
1.研究fasterr-cnn深度学习算法，包括卷积神经网络基础、目标检测算法概述、fasterr-cnn算法原理和fasterr-cnn算法流程。

2.研究基于fasterr-cnn的航拍车辆/船舶识别，包括数据集构建、数据预处理、fasterr-cnn模型训练以及识别结果评估与分析。

3.研究基于fasterr-cnn的航拍车辆/船舶跟踪，包括目标跟踪算法概述、基于fasterr-cnn的目标跟踪算法设计、跟踪性能评估指标和跟踪结果分析。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.理论学习与文献调研:深入学习目标检测、目标跟踪、深度学习等相关理论知识，广泛查阅国内外相关文献，了解航拍车辆/船舶识别和跟踪领域的最新研究进展和发展趋势，为本研究奠定理论基础。

2.数据集构建:收集和整理航拍车辆/船舶图像数据，并对数据进行标注，构建用于模型训练和测试的数据集。

3.算法设计与实现:研究fasterr-cnn深度学习算法，设计基于fasterr-cnn的航拍车辆/船舶识别和跟踪算法，并利用深度学习框架(如tensorflow、pytorch等)实现算法。

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.基于fasterr-cnn的航拍车辆/船舶联合识别与跟踪:将fasterr-cnn算法应用于航拍车辆/船舶识别和跟踪任务中，并设计联合识别与跟踪框架，实现对目标的精准识别和稳定跟踪。

2.改进的fasterr-cnn模型:针对航拍图像的特点，对fasterr-cnn模型进行改进，例如引入注意力机制、多尺度特征融合等策略，提高模型对复杂场景的适应能力。

3.构建航拍车辆/船舶数据集:针对现有数据集的不足，构建规模更大、标注更精准的航拍车辆/船舶数据集，为相关研究提供数据支持。

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. 李宏伟，白翔，郭茂. 基于深度学习的目标检测算法综述[j]. 计算机工程, 2018, 44(3): 1-11.

2. 赵永强，刘万军，黄磊，等. 基于深度学习的遥感图像目标检测研究进展[j]. 中国图象图形学报, 2019, 24(6): 916-930.

3. 刘峰，徐守坤，解光军，等. 基于改进faster r-cnn的遥感图像飞机目标检测[j]. 光学精密工程, 2018, 26(6): 1478-1487.