基于机器视觉的目标检测与分类系统开题报告

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快速发展，目标检测与分类作为计算机视觉领域的关键技术之一，在自动驾驶、智能监控、机器人视觉、工业自动化等领域展现出巨大的应用价值和广阔的市场前景。

本课题以机器视觉为基础，研究目标检测与分类系统，具有重要的理论意义和现实意义。

1. 研究目的

2. 本选题国内外研究状况综述

目标检测与分类系统是机器视觉领域的研究热点，近年来取得了显著进展。

国内外学者在目标检测算法、特征提取方法、分类器设计等方面进行了大量研究，并取得了一系列成果。

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

本课题将针对机器视觉目标检测与分类系统的关键问题展开研究，主要内容包括以下几个方面：
1.机器视觉与图像处理基础:研究机器视觉的基本原理、图像获取、图像预处理等方法，为目标检测与分类奠定基础。

2.目标检测算法研究:深入研究当前主流的目标检测算法，例如fasterr-cnn、yolo、ssd等，分析其优缺点和适用场景，并针对具体应用需求进行改进和优化。

4. 研究的方法与步骤

本课题的研究将采用理论研究与实验研究相结合的方法，按照以下步骤逐步进行：
1.文献调研阶段:收集并阅读国内外相关领域的文献资料，了解目标检测与分类技术的发展现状、研究热点和最新成果，为课题研究奠定理论基础。

2.需求分析与系统设计阶段:分析目标检测与分类系统的需求，确定系统功能目标和性能指标，并设计系统的总体架构、模块划分以及算法流程。

3.算法研究与实现阶段:深入研究目标检测与分类算法，选择合适的算法进行改进和优化，并使用python、tensorflow、pytorch等工具进行算法实现和代码编写。

5. 研究的创新点

本课题致力于在目标检测与分类系统领域取得一定的创新成果，预期创新点如下：
1.改进目标检测算法:针对现有目标检测算法的不足，例如对于小目标检测精度较低、对于遮挡目标检测效果不佳等问题，提出改进的目标检测算法，提高目标检测的精度和鲁棒性。

2.优化目标分类模型:针对目标分类模型的复杂度高、计算量大等问题，对目标分类模型进行优化，例如采用模型压缩、模型剪枝等技术，降低模型复杂度，提高模型运行效率，使其更适用于实时性要求较高的应用场景。

3.设计高效的系统架构:设计一个高效的系统架构，优化数据处理流程，提高系统的运行效率，使其能够满足实时性要求。

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. 刘伟,徐俊,王宇,等. 基于改进yolov5s的小目标检测算法[j]. 光电子·激光, 2023, 34(4): 404-412.

2. 黄凯奇,张涛,张海波,等. 基于改进yolov5的轻量化目标检测算法[j]. 计算机工程与应用, 2023, 59(7): 182-191.

3. 何俊,谢维信,肖亮,等. 基于改进yolov5的无人机遥感图像小目标检测[j]. 激光与光电子学进展, 2023, 60(6): 0610003.