基于Faster R-CNN深度学习的航拍车辆/船舶的识别和跟踪开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

近年来，随着无人机技术的快速发展和普及，航拍图像的获取变得越来越容易，这也为交通监控、目标识别与跟踪等领域带来了新的机遇。

车辆和船舶作为重要的交通工具，对其进行准确、高效的识别和跟踪，对于交通管理、安全监控、搜救行动等方面都具有重要的现实意义。

本选题旨在研究基于fasterr-cnn深度学习的航拍车辆/船舶识别和跟踪技术，以期提高识别和跟踪的精度和效率。

2. 本选题国内外研究状况综述

目标识别和跟踪作为计算机视觉领域的核心课题，一直受到广泛关注。

近年来，深度学习的兴起为目标识别和跟踪技术带来了革命性的突破，其中fasterr-cnn模型凭借其优异的性能在众多目标识别任务中取得了领先水平。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究将以fasterr-cnn深度学习模型为基础，构建适用于航拍车辆/船舶识别的模型，并研究与之相匹配的目标跟踪算法，最终实现对航拍图像中车辆/船舶的准确识别和跟踪。

1. 主要内容

1.研究fasterr-cnn深度学习模型的基本原理和网络结构，分析其在航拍车辆/船舶识别中的适用性。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、实验研究和比较分析等方法，具体步骤如下：1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解航拍目标识别和跟踪技术的发展现状，学习fasterr-cnn模型的基本原理和应用，为本研究奠定理论基础。

2.数据集构建阶段：收集和整理航拍车辆/船舶图像数据，包括从公开数据集获取和自行采集。

对原始数据进行预处理，如图像去噪、增强等操作，提高图像质量。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于以下几个方面：1.针对航拍图像的特点，对fasterr-cnn模型进行改进和优化，提高其在复杂场景下的车辆/船舶识别精度。

2.研究适用于航拍场景的车辆/船舶跟踪算法，并将其与fasterr-cnn模型相结合，实现目标的实时、准确跟踪。

3.构建高质量的航拍车辆/船舶数据集，为模型训练和性能评估提供数据保障。

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,王卫东,张振,等.基于改进faster r-cnn的遥感图像舰船目标检测[j].光学精密工程,2021,29(10):2374-2382.

[2] 李明,王程,刘哲,等.基于改进faster r-cnn的车辆目标检测算法[j].计算机工程与应用,2020,56(18):178-185.

[3] 刘峰,杨杰,梁栋,等.基于faster r-cnn的遥感影像舰船目标检测[j].光电工程,2018,45(04):368-376.