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文档简介

面向野外障碍物检测的半监督主动学习研究的开题报告一、研究背景野外环境下，障碍物通常不固定且多变，对无人机、自动驾驶等智能系统检测、识别障碍物提出了挑战。传统的监督学习需要大量手动标注数据，标注成本高显著降低了算法在实际应用中的可行性。因此，半监督主动学习成为研究热点。二、研究内容本课题旨在研究面向野外障碍物检测的半监督主动学习方法。主要研究内容包括以下几个方面：1.采用先验知识的主动学习策略利用已有的人工标注数据，首先构建障碍物的特征空间，并采用先验知识确定一定可靠度的样本。通过主动学习策略学习并使用这些样本，提高对未标注的样本的检测能力。2.半监督学习算法采用半监督学习的方法，使用已标注数据和未标注数据来建立预测模型，提高对未知数据的识别和检测能力。同时，结合先验知识和主动学习策略，提高模型的性能。3.面向野外环境的障碍物检测针对野外环境的特殊性，加强对不同类型的障碍物的识别和分类能力，提高算法在野外环境的适应性。三、研究方法本课题采用以下研究方法：1.数据采集和预处理收集野外环境下的图像数据，进行数据预处理，包括图像增强，噪声滤除等步骤。2.特征提取和建模采用深度学习的方法，进行特征提取和建模。将采用的特征向量输入到半监督学习模型中，建立预测模型。3.主动学习和模型训练利用主动学习方法，将先验知识和已标注的样本进行输入，从未标注的数据中主动选取有价值的样本进行训练，提高模型预测能力。4.数据评估和模型优化通过交叉验证等方法，对模型预测能力进行评估，以此优化模型。四、预期成果预计通过本课题研究，可以：1.提出一种适用于野外环境下障碍物检测的半监督主动学习方法，提高对未知数据的检测能力。2.提高障碍物的检测和识别能力，改进算法的应用性能。3.为无人机、自动驾驶等智能系统的应用提供技术支持。五、研究计划本课题预计完成时间为两年，研究计划如下：第一年：1.收集并预处理野外环境下的障碍物数据。2.探索先验知识和主动学习策略，建立模型，提高预测能力。3.采用半监督学习算法，提高障碍物检测和识别能力。第二年：1.优化算法，并对模型预测能力进行评估。2.对算法进行实验验证，提取出最佳算法。3.重点对未标注样本的主动学习进行实验研究，提高算法的精度和效率。四、参考文献1.HaodiFeng.Semi-supervisedActiveLearningforImageClassification[D].UniversityofCalifornia,Berkeley,2019.2.Zhu,Xiaojin.Semi-supervisedlearning[J].ACMTransactionsonIntelligentSystemsandTechnology,2019.3.Zhang,Lei&Wang,Jianhua&Zhang,Xiaowei&Xiang,Shiming&Pan,Chunhong.(2020).ASurveyonActiveLearningforObjectDetection

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