基于Faster R-CNN算法的目标检测设计与实现开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

目标检测作为计算机视觉领域中的重要任务之一，近年来取得了显著的进展，并在自动驾驶、智能监控、机器人视觉等领域得到了广泛应用。

fasterr-cnn算法作为目标检测领域的经典算法之一，以其高效、准确的特点受到了广泛关注。

本选题旨在深入研究fasterr-cnn算法的原理和实现方法，并在此基础上设计和实现一个高效的目标检测系统。

2. 本选题国内外研究状况综述

目标检测作为计算机视觉领域的基础任务之一，一直是研究的热点和难点。

近年来，随着深度学习技术的快速发展，目标检测技术取得了突破性进展。

其中，fasterr-cnn算法作为两阶段目标检测算法的代表，以其高效、准确的特点受到了广泛关注和研究。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将围绕fasterr-cnn算法的设计与实现展开，主要内容包括：1.目标检测与fasterr-cnn算法概述:介绍目标检测的基本概念、发展历程以及fasterr-cnn算法的背景、原理和优势。

2.fasterr-cnn算法原理:深入探讨fasterr-cnn算法的网络结构和工作流程，包括特征提取网络、区域建议网络(rpn)、感兴趣区域(roi)池化、分类与回归预测等关键模块。

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，首先进行文献调研，深入理解fasterr-cnn算法的原理和实现细节。

然后，根据研究目标和内容，设计目标检测系统的架构，并选择合适的数据集进行训练和测试。

在系统实现阶段，将使用深度学习框架构建fasterr-cnn模型，并进行模型训练和优化。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：1.针对特定应用场景的模型优化:将在fasterr-cnn算法的基础上，针对具体的应用场景，例如目标遮挡、小目标检测等问题，提出改进的fasterr-cnn算法，以提高算法在特定场景下的检测精度和鲁棒性。

2.轻量化模型设计:针对fasterr-cnn算法计算复杂度较高的问题，将探索轻量化的fasterr-cnn模型设计方法，以减少模型的参数量和计算量，提高算法的检测速度，使其更适用于实时性要求较高的应用场景。

3.多源数据融合:将研究如何将fasterr-cnn算法与其他目标检测算法或传感器数据进行融合，以提高目标检测的精度和可靠性。

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] 孙浩,李云峰,陈杰,等. 基于改进faster r-cnn的自然场景下交通标志检测[j]. 电子测量技术,2021,44(13):81-86.

[2] 任少卿,王宁,李鑫. 基于改进faster r-cnn的遥感图像飞机目标检测[j]. 中国图象图形学报,2021,26(07):1569-1579.

[3] 赵凯琳,王卫星,刘鹏. 基于faster r-cnn的输电线路多目标检测方法[j]. 电力系统自动化,2021,45(16):182-189.