基于几何特征的车辆目标分类研究的开题报告.docx

基于几何特征的车辆目标分类研究的开题报告
一、研究背景及意义
车辆目标分类是自动驾驶和智能交通领域的重要研究方向之一，车辆目标分类可以为自动驾驶提供重要的感知信息，为实现智能交通提供有效的数据支持。车辆目标分类的研究可以帮助系统识别不同类型的车辆，如轿车、面包车、货车等，进而帮助系统做出更准确、更合理的决策和行动。
广义来讲，车辆目标分类研究是对车辆目标的识别和划分的研究，按照研究角度不同，又分为基于几何特征的车辆目标分类和基于深度学习的车辆目标分类两类。本文将针对基于几何特征的车辆目标分类研究展开探讨。
目前，基于深度学习的车辆目标分类在准确率上已经占有了主导地位，但是其在可解释性和泛化能力等方面仍然存在诸多挑战。另一方面，基于几何特征的车辆目标分类虽然在准确率上略逊一筹，但由于其可解释性好、与实际物理现象的关联紧密，因此在一些特定应用场景中仍可以发挥重要作用。基于此，本文选择了基于几何特征的车辆目标分类为研究方向，期望通过研究，能够进一步提升基于几何特征的车辆目标分类的准确率和应用范围。
二、研究内容及方法
本文将基于几何特征的车辆目标分类分为以下三个子任务：
1.车辆边界框检测。该任务要求在车辆图像中，准确地定位出车辆的边界框。
2.车辆形状分类。该任务要求对车辆的形状进行分类，如圆形、方形、椭圆形等。
3.车辆类型分类。该任务要求对不同类型的车辆进行分类，如轿车、卡车、面包车等。
基于以上任务，本文将采用以下方法进行研究：
1.车辆边界框检测。本文将对传统的基于图像处理和机器学习的车辆边界框检测方法进行研究，并探索使用更高效的基于深度学习的方法来实现该任务。
2.车辆形状分类。本文将研究车辆形状分类中所用到的几何特征，如长度、宽度、周长、面积等，并探索如何使用这些特征来进行形状分类。
3.车辆类型分类。本文将基于几何特征对不同类型的车辆进行分类，如轿车、卡车、面包车等，并比较不同特征对分类准确率的影响。
三、研究预期结果
通过对基于几何特征的车辆目标分类系统的研究，可以预期以下研究结果：
1.设计一套能够准确地检测车辆边界框的系统，提高边界框检测的准确率和效率。
2.探索使用几何特征进行车辆形状分类的方法，提高形状分类的准确率和泛化能力。
3.基于几何特征对不同类型的车辆进行分类，并比较各种特征对分类效果的影响，提高车辆类型分类的准确率和可解释性。
四、研究进度安排
初步计划如下：
第一年：对车辆边界框检测进行研究，设计并实现一套基于深度学习的车辆边界框检测系统。
第二年：对车辆形状分类进行研究，探索使用几何特征进行形状分类的方法。
第三年：对车辆类型分类进行研究，并比较各种特征对分类效果的影响，提高车辆类型分类的准确率和可解释性。
五、参考文献
[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.InProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(pp.1385-1392).