1. 本选题研究的目的及意义
椭圆检测作为计算机视觉和图像处理领域的一项基础性任务，在目标识别、医学图像分析、遥感图像解译等方面具有广泛的应用价值。
尤其在复杂场景下，如何准确、高效地检测出多个椭圆目标，成为了当前研究的热点和难点。
本选题旨在研究复杂场景中多椭圆目标检测的关键技术，并开发相应的算法和系统，以提高目标检测的精度、速度和鲁棒性，为相关应用提供技术支撑。
2. 本选题国内外研究状况综述
椭圆目标检测作为计算机视觉领域的一项基础研究课题，长期以来受到广泛关注。
近年来，随着深度学习的快速发展，基于深度学习的椭圆目标检测方法逐渐成为主流，并在多个领域取得了突破性进展。
1. 国内研究现状
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法。
首先，对椭圆几何特性进行深入分析，研究其在图像空间中的表达形式，为算法设计奠定理论基础。
其次，研究复杂场景的特点及其对椭圆目标检测的影响，例如光照变化、目标遮挡、背景干扰等因素，分析其对算法性能的影响机制。
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.提出一种基于深度学习的复杂场景下多椭圆目标检测模型:针对现有算法在复杂场景下多椭圆目标检测精度和鲁棒性不足的问题，本研究将设计一种新的基于深度学习的检测模型，该模型能够有效地提取椭圆目标的特征，并克服复杂场景带来的干扰，实现精确的目标定位。
2.设计针对椭圆目标的特征提取网络:为了提高模型对不同大小、不同方向椭圆目标的检测能力，本研究将设计针对椭圆目标的特征提取网络，该网络能够提取更具代表性和鲁棒性的特征，提高模型的检测精度。
3.提出一种高效的椭圆目标定位方法:针对现有椭圆目标定位方法精度不高的问题，本研究将提出一种新的椭圆目标定位方法，该方法能够更精确地定位椭圆目标，提高模型的检测精度。
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. 王建, 刘文印, 吕学强, 等. 基于改进YOLOv5s的草莓采摘机器人目标检测算法[J]. 农业工程学报, 2023, 39(02): 185-194.
2. 陈航, 黄华, 汪雪林, 等. 基于改进YOLOv5的输电线路多目标检测方法[J]. 电力系统自动化, 2023, 47(06): 188-197.
3. 王秀, 郭立, 薛松. 基于深度学习的遥感图像舰船目标检测方法综述[J]. 中国图象图形学报, 2022, 27(12): 3177-3194.
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