面向野外障礙物檢測(cè)的半監(jiān)督主動(dòng)學(xué)習(xí)研究的開題報(bào)告

面向野外障礙物檢測(cè)的半監(jiān)督主動(dòng)學(xué)習(xí)研究的開題報(bào)告一、研究背景野外環(huán)境下，障礙物通常不固定且多變，對(duì)無人機(jī)、自動(dòng)駕駛等智能系統(tǒng)檢測(cè)、識(shí)別障礙物提出了挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的監(jiān)督學(xué)習(xí)需要大量手動(dòng)標(biāo)注數(shù)據(jù)，標(biāo)注成本高顯著降低了算法在實(shí)際應(yīng)用中的可行性。因此，半監(jiān)督主動(dòng)學(xué)習(xí)成為研究熱點(diǎn)。二、研究?jī)?nèi)容本課題旨在研究面向野外障礙物檢測(cè)的半監(jiān)督主動(dòng)學(xué)習(xí)方法。主要研究?jī)?nèi)容包括以下幾個(gè)方面：1.采用先驗(yàn)知識(shí)的主動(dòng)學(xué)習(xí)策略利用已有的人工標(biāo)注數(shù)據(jù)，首先構(gòu)建障礙物的特征空間，并采用先驗(yàn)知識(shí)確定一定可靠度的樣本。通過主動(dòng)學(xué)習(xí)策略學(xué)習(xí)并使用這些樣本，提高對(duì)未標(biāo)注的樣本的檢測(cè)能力。2.半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法采用半監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法，使用已標(biāo)注數(shù)據(jù)和未標(biāo)注數(shù)據(jù)來建立預(yù)測(cè)模型，提高對(duì)未知數(shù)據(jù)的識(shí)別和檢測(cè)能力。同時(shí)，結(jié)合先驗(yàn)知識(shí)和主動(dòng)學(xué)習(xí)策略，提高模型的性能。3.面向野外環(huán)境的障礙物檢測(cè)針對(duì)野外環(huán)境的特殊性，加強(qiáng)對(duì)不同類型的障礙物的識(shí)別和分類能力，提高算法在野外環(huán)境的適應(yīng)性。三、研究方法本課題采用以下研究方法：1.數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理收集野外環(huán)境下的圖像數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，包括圖像增強(qiáng)，噪聲濾除等步驟。2.特征提取和建模采用深度學(xué)習(xí)的方法，進(jìn)行特征提取和建模。將采用的特征向量輸入到半監(jiān)督學(xué)習(xí)模型中，建立預(yù)測(cè)模型。3.主動(dòng)學(xué)習(xí)和模型訓(xùn)練利用主動(dòng)學(xué)習(xí)方法，將先驗(yàn)知識(shí)和已標(biāo)注的樣本進(jìn)行輸入，從未標(biāo)注的數(shù)據(jù)中主動(dòng)選取有價(jià)值的樣本進(jìn)行訓(xùn)練，提高模型預(yù)測(cè)能力。4.數(shù)據(jù)評(píng)估和模型優(yōu)化通過交叉驗(yàn)證等方法，對(duì)模型預(yù)測(cè)能力進(jìn)行評(píng)估，以此優(yōu)化模型。四、預(yù)期成果預(yù)計(jì)通過本課題研究，可以：1.提出一種適用于野外環(huán)境下障礙物檢測(cè)的半監(jiān)督主動(dòng)學(xué)習(xí)方法，提高對(duì)未知數(shù)據(jù)的檢測(cè)能力。2.提高障礙物的檢測(cè)和識(shí)別能力，改進(jìn)算法的應(yīng)用性能。3.為無人機(jī)、自動(dòng)駕駛等智能系統(tǒng)的應(yīng)用提供技術(shù)支持。五、研究計(jì)劃本課題預(yù)計(jì)完成時(shí)間為兩年，研究計(jì)劃如下：第一年：1.收集并預(yù)處理野外環(huán)境下的障礙物數(shù)據(jù)。2.探索先驗(yàn)知識(shí)和主動(dòng)學(xué)習(xí)策略，建立模型，提高預(yù)測(cè)能力。3.采用半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，提高障礙物檢測(cè)和識(shí)別能力。第二年：1.優(yōu)化算法，并對(duì)模型預(yù)測(cè)能力進(jìn)行評(píng)估。2.對(duì)算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，提取出最佳算法。3.重點(diǎn)對(duì)未標(biāo)注樣本的主動(dòng)學(xué)習(xí)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)研究，提高算法的精度和效率。四、參考文獻(xiàn)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