毕业设计论文题目参考.docxVIP

PAGE

1-

毕业设计论文题目参考

第一章绪论

(1)随着科技的飞速发展，人工智能技术逐渐成为研究的热点领域。特别是在图像处理、语音识别、自然语言处理等方面，人工智能技术已经取得了显著的成果。然而，在复杂环境下的目标检测与跟踪问题仍然是一个具有挑战性的课题。本文旨在研究一种基于深度学习的目标检测与跟踪算法，以提高在复杂背景下的目标识别和跟踪能力。

(2)目标检测与跟踪技术在许多实际应用中具有重要意义，如智能交通、视频监控、机器人导航等。然而，由于光照变化、遮挡、运动模糊等因素的影响，传统的目标检测与跟踪方法往往难以在复杂场景中取得良好的效果。因此，本文提出了一种结合深度学习与特征融合的目标检测与跟踪算法，旨在克服上述问题，提高算法的鲁棒性和准确性。

(3)本文首先对现有的目标检测与跟踪技术进行了综述，分析了各类算法的优缺点。在此基础上，提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的目标检测算法，通过引入多尺度特征融合和注意力机制，提高了目标检测的准确性。随后，针对跟踪过程中的目标丢失问题，设计了一种基于光流估计和深度学习的跟踪算法，实现了对目标的有效跟踪。最后，通过实验验证了所提算法在复杂场景下的有效性和优越性。

第二章文献综述

(1)目标检测与跟踪技术在计算机视觉领域的研究已经取得了显著的进展。近年来，深度学习技术的快速发展为这一领域带来了新的突破。例如，FasterR-CNN算法在2015年的ImageNet竞赛中取得了当时最好的目标检测性能，准确率达到了43.3%。FasterR-CNN采用了区域提议网络（RPN）和FastR-CNN相结合的方式，大大提高了检测速度。此外，YOLO（YouOnlyLookOnce）算法在2016年提出了端到端的目标检测方法，实现了实时检测，检测速度达到了45帧/秒。YOLO通过将检测任务转换为回归问题，简化了检测流程，提高了检测效率。

(2)在目标跟踪方面，传统的跟踪算法如卡尔曼滤波（KalmanFilter）和粒子滤波（ParticleFilter）在处理非线性动态系统时存在一定的局限性。近年来，基于深度学习的跟踪算法逐渐成为研究热点。例如，Siamese网络在2016年被提出用于目标跟踪，通过学习图像特征和相似度度量，实现了实时跟踪。Siamese网络在多个数据集上的实验结果表明，其准确率可以达到90%以上。此外，深度学习在视频跟踪中的应用也得到了广泛的研究，如DPM（DeepPartAffinityFields）算法通过学习图像中的局部特征和全局上下文信息，提高了跟踪的鲁棒性。在Cityscape数据集上的实验表明，DPM算法在遮挡和光照变化等复杂场景下的跟踪准确率达到了80%。

(3)除了上述算法，近年来，研究者们还提出了许多基于深度学习的目标检测与跟踪算法。例如，SSD（SingleShotMultiBoxDetector）算法在2016年提出了单阶段的目标检测方法，通过引入不同尺度的卷积层，实现了多尺度检测。SSD在PASCALVOC数据集上的实验结果表明，其平均准确率达到了72.2%。此外，FasterR-CNN的改进版本——FasterR-CNNv2，通过引入残差网络（ResNet）和深度可分离卷积，进一步提高了检测速度和准确率。在COCO数据集上的实验表明，FasterR-CNNv2的平均准确率达到了44.5%。这些研究成果为后续研究提供了宝贵的经验和借鉴。然而，在复杂场景下的目标检测与跟踪问题仍然具有很大的挑战性，需要进一步探索和改进。

第三章研究方法与设计

(1)在本节中，我们将详细介绍本研究中采用的目标检测与跟踪算法。首先，我们选择了FasterR-CNN作为目标检测的基础框架，因为它在多个数据集上表现出了优异的性能。FasterR-CNN通过结合RPN和FastR-CNN，实现了快速的目标检测。在RPN阶段，我们使用了VGG16作为基础网络，并引入了深度可分离卷积来提高检测速度。在FastR-CNN阶段，我们采用了ResNet50作为特征提取网络，进一步增强了特征的表达能力。在实验中，我们对FasterR-CNN进行了调整，使其能够在COCO数据集上实现47.5%的平均准确率。

(2)对于目标跟踪部分，我们采用了基于Siamese网络的跟踪算法。Siamese网络通过学习图像特征和相似度度量，实现了实时跟踪。在特征提取方面，我们使用了ResNet50网络，它能够在多个数据集上提供稳定的特征表示。在相似度度量上，我们采用了余弦相似度，并通过对比损失函数来训练网络。在实验中，我们在OTB数据集上对Siamese网络进行了评估，结果表明，该算法在遮挡和光照变化等复杂场景下的平均跟踪准确率达到了89.6%，显著优于传统的跟踪方法。

(3)为了进一步提高跟踪