1. 本选题研究的目的及意义
随着人工智能技术的迅速发展，智能驾驶技术已成为汽车产业的重要发展方向，其终极目标是实现车辆的完全自主驾驶。
行人检测作为智能驾驶技术的关键环节之一，对于保障道路交通安全、提升驾驶体验至关重要。
本选题旨在研究基于YOLOv3算法的智能驾驶行人检测方法，以提高行人检测的精度和效率，为智能驾驶系统的安全可靠运行提供技术支持。
2. 本选题国内外研究状况综述
行人检测作为计算机视觉领域的重要研究方向，近年来取得了显著进展。
传统的行人检测方法主要依赖于手工设计的特征和分类器，例如HOG SVM、DPM等，这些方法在简单场景下取得了一定的效果，但在复杂场景下性能有限。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题主要内容包括以下几个方面:
1. 主要内容
1.深入研究YOLOv3算法的基本原理、网络结构和优缺点，分析其在智能驾驶行人检测中的适用性。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法，逐步深入地进行。
1.首先，进行文献调研，了解智能驾驶、行人检测、YOLOv3算法等相关领域的研究现状，为本研究提供理论基础。
2.其次，深入研究YOLOv3算法的原理和实现细节，分析其优缺点，并针对其不足之处，提出改进策略，设计基于YOLOv3的智能驾驶行人检测算法。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.针对YOLOv3算法在复杂交通场景下行人检测精度和鲁棒性不足的问题，提出改进策略，如多尺度特征融合、注意力机制等，以提高算法的检测性能。
2.将改进后的YOLOv3算法应用于智能驾驶行人检测场景，并结合实际应用需求，对算法进行优化，提高算法的实用性。
3.通过实验验证改进后的YOLOv3算法在智能驾驶行人检测中的有效性和优越性，为智能驾驶技术的落地应用提供技术支持。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.李刚,陈杰,郭云霞,等.基于改进YOLOv3的自然场景下行人检测算法[J].计算机应用,2021,41(12):3438-3446.
2.赵凯,李琳,黄凯奇.改进YOLOv3的复杂交通场景下行人检测[J].计算机工程与应用,2021,57(19):166-172.
3.王文超,王坤峰,王飞.基于改进YOLOv3的实时行人检测算法[J].电子测量技术,2021,44(01):77-82 88.
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