基于深度学习的盲道障碍物识别开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着社会的发展和城市化进程的加速，视障人士出行面临着越来越多的挑战。

盲道作为保障视障人士安全出行的重要设施，其畅通无阻至关重要。

然而，在实际生活中，盲道上经常会出现各种障碍物，例如共享单车、停放的车辆、堆积的杂物等，给视障人士的出行带来了极大的不便，甚至安全隐患。

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，其在目标检测和识别领域的应用越来越广泛，包括行人检测、车辆识别、交通标志识别等。

在盲道障碍物识别领域，国内外学者也进行了一些探索和研究，并取得了一定的成果。

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

本研究将基于深度学习技术，设计并实现一个盲道障碍物识别系统。

主要研究内容包括：
1.数据集构建:收集大量的盲道图像数据，并进行标注，构建包含各种障碍物的盲道图像数据集，用于模型训练和测试。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、实验研究和工程实践相结合的研究方法。

首先，进行文献调研，了解盲道障碍物识别的国内外研究现状、技术路线和发展趋势。

其次，学习和掌握深度学习、计算机视觉、目标检测等相关理论知识和技术方法。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.构建大规模、高质量的盲道障碍物图像数据集：针对现有盲道障碍物数据集规模小、种类少、标注不准确等问题，本研究将收集大量的真实场景下的盲道图像数据，并进行精细化标注，构建一个大规模、高质量的盲道障碍物图像数据集，为模型训练和测试提供数据基础。

2.优化深度学习目标检测算法，提高识别精度和效率：针对复杂场景下盲道障碍物识别难度大、精度低等问题，本研究将对现有的深度学习目标检测算法进行优化，例如采用多尺度特征融合、注意力机制等方法，提高模型对不同尺度、不同类型障碍物的识别能力。

3.设计并实现一个实时、可靠的盲道障碍物识别系统：针对现有辅助出行系统功能单一、可靠性不足等问题，本研究将设计并实现一个实时、可靠的盲道障碍物识别系统，为视障人士提供更加安全可靠的出行环境。

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] 黄艳,王坤,刘凯,等.基于改进yolov3的电力设备多缺陷实时检测[j].电测与仪表,2021,58(11):78-84.

[2] 赵洁,李涛,郭雨涵,等.基于改进yolov5s的道路障碍物检测方法[j].计算机工程与应用,2022,58(19):199-206.

[3] 张永强,黄玉,黄超.基于yolov5的轻量化目标检测模型研究[j].计算机工程与应用,2022,58(13):156-162.