基于局部特征的目标检测研究的开题报告

基于局部特征的目标检测研究的开题报告一、选题背景及意义目标检测是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，其在自动驾驶、安防监控、智能物流等领域中具有广泛的应用。目标检测通过利用图像特征和模型对图像中感兴趣的目标进行检测和定位。其中，基于局部特征的目标检测方法是当前较为常用的方法之一，其通过提取图像中局部区域的特征进行目标检测，能够有效提高算法的检测精度和效率。然而，目前基于局部特征的目标检测方法还存在一些问题，如对不同目标可能需要不同的局部特征提取方式、对目标池化方法的选择等问题。因此，本文试图对基于局部特征的目标检测方法进行深入研究，提出更加优秀的算法模型，为实际应用提供更加可靠的算法支持。二、研究内容及方法本文旨在研究和改进基于局部特征的目标检测方法。具体研究内容包括：1.对当前基于局部特征的目标检测方法进行调研和总结，分析其存在的问题和不足之处。2.提出改进的基于局部特征的目标检测算法模型，该模型可以从图像中提取出不同尺度、不同方向、不同分辨率的局部特征。3.针对目标池化的问题，本文采用x-pooling的方法进行局部特征池化，该方法可以在保证特征丰富性的同时对检测速度进行优化。4.通过对基于局部特征的目标检测算法在标准数据集上的实验，得到算法的检测精度和效率。本文的研究方法主要包括文献调研和实验验证两个方面。在文献调研方面，本文将对当前基于局部特征的目标检测方法进行总结和分析，探索存在的问题并寻找改进思路。在实验验证方面，本文将利用标准数据集对算法模型进行实验验证，评价算法的检测精度和效率。三、预期成果及意义本文预期达到以下几个方面的成果：1.对基于局部特征的目标检测方法进行全面总结和分析，掌握其研究历程和相关技术。2.提出一种新的基于局部特征的目标检测算法模型，该模型能够在保证检测精度的同时提高检测效率。3.利用标准数据集对算法模型进行实验验证，并与当前主流的目标检测算法进行对比，验证算法的可行性和有效性。4.为实际应用提供更加可靠的算法支持，提高目标检测的检测精度和效率，推动计算机视觉领域的发展。四、研究进度安排本文的研究进度安排如下：1.学习基于局部特征的目标检测方法相关技术，撰写第一部分，完成时间：1个月。2.分析当前基于局部特征的目标检测方法存在的问题，为提出改进模型做铺垫，撰写第二部分,完成时间：2个月。3.提出一种改进基于局部特征的目标检测算法模型，实现并对其进行理论分析和优化设计，撰写第三部分，完成时间：3个月。4.对算法模型进行实验验证，得到实验结果并进行数据分析和对比，撰写第四部分，完成时间：2个月。5.撰写课题结论和论文，完成时间：1个月。五、参考文献[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