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基于双目立体视觉的目标识别与定位研究的开题报告
开题报告
题目：基于双目立体视觉的目标识别与定位研究
一、选题背景
随着科技的不断发展和人们对生活质量的提高要求，自动化技术在各个领域得到了广泛应用。其中自动化制造、机器人和交通、安防等领域对于目标识别和定位有着越来越高的要求。而传统的单目视觉技术在处理目标定位问题时存在一些局限性，如容易受到光线、阴影等影响，难以准确测量距离等。相比之下，双目立体视觉技术在目标定位方面具有更高的准确性。因此，该技术在上述领域中得到了广泛应用。
二、选题意义
基于双目立体视觉的目标识别和定位，对于提高安全监控效率、实现自动化生产、改善人机交互等方面都有着重要的意义。尤其在目前各个领域的快速发展中，使用高效、精准的双目立体视觉技术进行目标定位已经成为趋势。
三、主要内容和研究方法
1.目标识别
（1）了解并掌握经典的目标识别方法，如卷积神经网络（CNN）、支持向量机（SVM）等。
（2）针对双目立体视觉的特点，结合深度学习的技术，提出一种基于双目立体视觉的目标识别方法。
2.目标定位
（1）了解并掌握经典的目标定位方法，如SIFT、SURF等。
（2）结合双目立体视觉技术的特点，提出一种基于双目立体视觉的目标定位方法。
3.实验验证
（1）通过搭建双目立体视觉实验平台，获取多组双目图像数据。
（2）设计相关实验，验证所提出的基于双目立体视觉的目标识别和定位方法的有效性和准确性。
四、预期成果和创新点
（1）设计一种基于双目立体视觉的目标识别和定位方法，提高目标的准确性。
（2）通过实验验证，证明所提出的方法具有高准确性和实用性。
（3）创新点在于将深度学习技术应用于双目立体视觉的目标识别和定位中，提高测量精度和效率，对实用化的目标识别和定位技术有重要的应用价值。
五、进度安排
第一年：对双目立体视觉技术的相关文献进行梳理，熟悉目标识别和定位的基本原理。学习深度学习的相关知识，开始搭建双目立体视觉实验平台。
第二年：进行实验验证，收集并处理图像数据，实现所提出的基于双目立体视觉的目标识别和定位方法，得出实验结果并统计分析。
第三年：总结实验结果，撰写论文并进行答辩。
六、参考文献
[1]HiraiS,TairaH,OkamotoH,etal.Cooperativestereo-basedtargetrecognitionandtracking[J].InternationalJournalofRoboticsResearch,2000,19(12):1197-1219.
[2]ScharsteinD,SzeliskiR,ZabihR.Ataxonomyandevaluationofdensetwo-framestereocorrespondencealgorithms[J].InternationalJournalofComputerVision,2002,47(1-3):7-42.
[3]RossiF.Theroleofstereovisioninhumanmovementcontrol[C]//IROSWorkshoponVisualPerceptionforNavigation.IEEE,2000:3-12.