1. 本选题研究的目的及意义
车辆目标检测作为计算机视觉领域的重要研究方向，在自动驾驶、智能交通、安防监控等领域具有广泛的应用前景。
##研究目的本研究旨在基于NvidiaTX2平台，设计并实现一种高效、准确的车辆目标检测系统。
##研究意义本研究的意义主要体现在以下几个方面：
推动自动驾驶技术发展:车辆目标检测是自动驾驶感知系统的关键技术之一，本研究开发的高效准确的车辆目标检测系统，能够为自动驾驶提供可靠的环境感知信息，推动自动驾驶技术的进一步发展。
2. 本选题国内外研究状况综述
##国内研究现状国内学者在车辆目标检测方面取得了一定的研究成果。
例如，清华大学苏航团队提出了基于深度学习的车辆目标检测算法，在KITTI数据集上取得了较好的检测效果；北京航空航天大学董胜波团队研究了基于多特征融合的车辆目标检测方法，有效提高了复杂场景下的检测精度。
##国外研究现状国外研究机构在车辆目标检测领域处于领先地位。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
##主要内容本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.车辆目标检测关键技术研究:深入研究车辆目标检测的常用算法，包括传统的图像处理方法和基于深度学习的方法，分析各种算法的优缺点，并针对车辆目标检测的特点进行改进和优化。
2.NvidiaTX2平台研究:深入分析TX2平台的硬件架构、软件平台和性能特点，研究TX2平台在目标检测任务中的应用优势。
3.基于TX2平台的车辆目标检测系统设计:设计一个基于TX2平台的车辆目标检测系统，包括数据采集、目标检测、结果输出等模块。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研:阅读相关文献，了解车辆目标检测的最新研究进展，学习NvidiaTX2平台的相关知识，为研究工作奠定理论基础。
2.算法选择与优化:研究不同目标检测算法的原理和性能，选择适合车辆目标检测任务的算法，并针对TX2平台的特点进行优化。
3.系统设计与实现:根据研究需求，设计车辆目标检测系统的总体架构，并选择合适的软件工具和开发环境进行系统实现。
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NvidiaTX2平台进行算法优化:针对TX2平台的硬件架构和性能特点，对现有的车辆目标检测算法进行优化，提高算法在TX2平台上的运行效率。
2.设计高效的车辆目标检测系统:结合TX2平台的优势，设计一个高效、稳定的车辆目标检测系统，能够实时、准确地检测车辆目标。
3.对不同算法进行性能对比:在TX2平台上，对不同的车辆目标检测算法进行性能测试和对比分析，为算法选择和优化提供参考。
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]张帅,徐友春,王春晓,等.基于改进YOLOv5的无人机图像车辆检测[J].光学仪器,2022,44(04):83-91.
[2]李玉,王新伟,张凯龙,等.基于改进YOLOv4-tiny的自然场景下车辆检测[J].电子测量技术,2022,45(11):114-120.
[3]郭文强,彭进,刘毅.基于改进YOLOv3的车辆检测方法[J].计算机工程与应用,2021,57(22):189-196.
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