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

随着计算机技术、人工智能以及机器学习的快速发展，机器视觉作为人工智能领域的重要分支，正逐渐应用于各个领域，如自动驾驶、工业自动化、医疗诊断等。

目标检测与分类作为机器视觉的核心任务之一，其研究具有重要的理论意义和现实价值。

近年来，深度学习的出现为目标检测与分类带来了革命性的突破，推动了相关技术的快速发展和应用。

2. 本选题国内外研究状况综述

目标检测与分类作为计算机视觉的重要研究方向，近年来取得了显著的进展。

现对国内外研究现状综述如下：

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本课题主要研究内容包括：
1.研究机器视觉和目标检测与分类的相关理论，包括图像处理、模式识别、机器学习等基础知识，以及目标检测、目标分类、特征提取等核心技术。

2.研究现有的目标检测与分类算法，包括传统的目标检测算法和基于深度学习的目标检测算法，分析其优缺点和适用场景。

3.设计和实现基于机器视觉的目标检测与分类系统，包括图像采集、目标检测、目标分类、结果输出等模块，并进行系统集成和测试。

4. 研究的方法与步骤

本课题研究将采用理论研究与实践应用相结合的方法，首先进行文献调研，了解国内外目标检测与分类技术的研究现状，并学习相关理论知识。

然后，根据实际应用需求，设计并实现基于机器视觉的目标检测与分类系统，包括硬件平台搭建、软件算法开发、系统集成与测试等环节。

最后，对系统进行性能评估，分析其优缺点和改进方向。

5. 研究的创新点

本课题的研究创新点在于：
1.提出一种基于深度学习的目标检测与分类算法，该算法能够有效提高目标检测和分类的精度和效率，尤其是在复杂场景下具有更好的鲁棒性。

2.设计和实现一种高效的目标特征提取方法，该方法能够提取更加discriminative的特征，从而提高目标识别的准确率。

3.构建完整的目标检测与分类系统，并将其应用于实际场景，例如智能交通、工业自动化等领域，具有一定的实用价值。

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.赵洁,张强,赵帅.基于改进yolov5s的轻量化目标检测模型[j].计算机工程与应用,2023,59(14):164-171.

2.张腾,刘立波,王金玲,等.融合注意力机制的yolov5安全帽佩戴检测[j].计算机工程与应用,2023,59(13):225-232.

3.黄凯奇,刘明,黄之涵,等.一种改进yolov5的室内垃圾目标检测算法[j].计算机工程与应用,2023,59(11):193-201.