基于幾何特征的車輛目標(biāo)分類研究的開題報告

基于幾何特征的車輛目標(biāo)分類研究的開題報告一、研究背景及意義車輛目標(biāo)分類是自動駕駛和智能交通領(lǐng)域的重要研究方向之一，車輛目標(biāo)分類可以為自動駕駛提供重要的感知信息，為實現(xiàn)智能交通提供有效的數(shù)據(jù)支持。車輛目標(biāo)分類的研究可以幫助系統(tǒng)識別不同類型的車輛，如轎車、面包車、貨車等，進而幫助系統(tǒng)做出更準(zhǔn)確、更合理的決策和行動。廣義來講，車輛目標(biāo)分類研究是對車輛目標(biāo)的識別和劃分的研究，按照研究角度不同，又分為基于幾何特征的車輛目標(biāo)分類和基于深度學(xué)習(xí)的車輛目標(biāo)分類兩類。本文將針對基于幾何特征的車輛目標(biāo)分類研究展開探討。目前，基于深度學(xué)習(xí)的車輛目標(biāo)分類在準(zhǔn)確率上已經(jīng)占有了主導(dǎo)地位，但是其在可解釋性和泛化能力等方面仍然存在諸多挑戰(zhàn)。另一方面，基于幾何特征的車輛目標(biāo)分類雖然在準(zhǔn)確率上略遜一籌，但由于其可解釋性好、與實際物理現(xiàn)象的關(guān)聯(lián)緊密，因此在一些特定應(yīng)用場景中仍可以發(fā)揮重要作用?；诖耍疚倪x擇了基于幾何特征的車輛目標(biāo)分類為研究方向，期望通過研究，能夠進一步提升基于幾何特征的車輛目標(biāo)分類的準(zhǔn)確率和應(yīng)用范圍。二、研究內(nèi)容及方法本文將基于幾何特征的車輛目標(biāo)分類分為以下三個子任務(wù)：1.車輛邊界框檢測。該任務(wù)要求在車輛圖像中，準(zhǔn)確地定位出車輛的邊界框。2.車輛形狀分類。該任務(wù)要求對車輛的形狀進行分類，如圓形、方形、橢圓形等。3.車輛類型分類。該任務(wù)要求對不同類型的車輛進行分類，如轎車、卡車、面包車等?；谝陨先蝿?wù)，本文將采用以下方法進行研究：1.車輛邊界框檢測。本文將對傳統(tǒng)的基于圖像處理和機器學(xué)習(xí)的車輛邊界框檢測方法進行研究，并探索使用更高效的基于深度學(xué)習(xí)的方法來實現(xiàn)該任務(wù)。2.車輛形狀分類。本文將研究車輛形狀分類中所用到的幾何特征，如長度、寬度、周長、面積等，并探索如何使用這些特征來進行形狀分類。3.車輛類型分類。本文將基于幾何特征對不同類型的車輛進行分類，如轎車、卡車、面包車等，并比較不同特征對分類準(zhǔn)確率的影響。三、研究預(yù)期結(jié)果通過對基于幾何特征的車輛目標(biāo)分類系統(tǒng)的研究，可以預(yù)期以下研究結(jié)果：1.設(shè)計一套能夠準(zhǔn)確地檢測車輛邊界框的系統(tǒng)，提高邊界框檢測的準(zhǔn)確率和效率。2.探索使用幾何特征進行車輛形狀分類的方法，提高形狀分類的準(zhǔn)確率和泛化能力。3.基于幾何特征對不同類型的車輛進行分類，并比較各種特征對分類效果的影響，提高車輛類型分類的準(zhǔn)確率和可解釋性。四、研究進度安排初步計劃如下：第一年：對車輛邊界框檢測進行研究，設(shè)計并實現(xiàn)一套基于深度學(xué)習(xí)的車輛邊界框檢測系統(tǒng)。第二年：對車輛形狀分類進行研究，探索使用幾何特征進行形狀分類的方法。第三年：對車輛類型分類進行研究，并比較各種特征對分類效果的影響，提高車輛類型分類的準(zhǔn)確率和可解釋性。五、參考文獻[1]Wu,Z.,Xiong,Y.,&Yang,Y.(2019).Towardshighperformancevideoobjectdetection.InProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(pp.7210-7219).[2]Chen,L.C.,Papandreou,G.,Kokkinos,I.,Murphy,K.,&Yuille,A.L.(2018).DeepLab:Semanticimagesegmentationwithdeepconvolutionalnets,atrousconvolution,andfullyconnectedCRFs.IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,40(4),834-848.[3]Lei,Y.,Zhang,X.,&Xie,D.(2019).RoITransformer.InProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(pp.5208-5216).[4]Yang,Y.,Ramanan,D.,&Sukthankar,R.(2011).Articulatedposeestimationwithflexiblemixtures-of-parts.