1. 本选题研究的目的及意义
随着计算机视觉技术的飞速发展，目标检测作为其重要分支之一，在自动驾驶、智能监控、机器人等领域展现出巨大应用价值，并日益成为学术界和工业界的研究热点。
目标检测技术的核心目标是从图像或视频中精准地识别和定位出感兴趣的目标物体，例如车辆、行人、交通标志等。
目标检测技术的成功应用离不开高质量、大规模的目标检测数据库。
2. 本选题国内外研究状况综述
目标检测数据库的建立和应用一直是计算机视觉领域的热点研究方向，国内外学者在该领域开展了大量研究工作，并取得了一系列重要成果。
1. 国内研究现状
近年来，国内学者在目标检测数据库构建方面取得了一定进展，例如：
一些高校和科研机构构建了面向特定场景的目标检测数据库，如交通标志识别数据库、人脸识别数据库等。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将针对特定应用场景，开展目标检测数据库的建立及应用研究，主要内容包括以下几个方面：
1.目标检测数据库设计:确定数据库的应用场景、目标类别、数据规模、标注规范等，并设计数据库的结构和功能模块，确保数据库的完整性和实用性。
2.数据采集与标注:根据应用场景需求，采集相关图像或视频数据，并对数据进行标注，标注内容包括目标类别、位置信息等。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤开展：
1.文献调研:对目标检测、数据库构建、数据标注等相关领域的文献进行全面调研，了解国内外研究现状、最新技术和发展趋势，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.需求分析:对特定应用场景进行需求分析，明确目标检测数据库的应用目标、数据需求、性能指标等，为数据库设计提供依据。
3.数据库设计:根据需求分析结果，设计数据库的结构、功能模块、数据格式、标注规范等，并选择合适的数据库管理系统。
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.面向特定应用场景:针对特定应用场景构建目标检测数据库，数据更具针对性，可以更好地满足实际应用需求。
2.高效的数据采集和标注:探索高效的数据采集和标注方法，提高数据采集和标注效率，降低数据库构建成本。
3.数据增强策略:研究数据增强策略，例如图像翻转、旋转、缩放等，扩充数据库规模，提高模型泛化能力。
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. 赵永强,徐向民,刘文印.基于深度学习的目标检测方法综述[J].电子学报,2021,49(10):2009-2034.
2. 刘丽,潘春洪.深度学习目标检测技术发展综述[J].电子学报,2020,48(09):1865-1880.
3. 刘宇,张长水,孙哲南,等.目标检测数据集与评价指标综述[J].软件学报,2021,32(12):3608-3634.
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
