车载双目视觉环境感知系统研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着人工智能和自动驾驶技术的快速发展，车载环境感知系统作为自动驾驶汽车的核心模块之一，其重要性日益凸显。

车载环境感知系统旨在通过传感器数据实时获取车辆周围环境信息，为车辆决策和控制提供可靠依据，从而提高驾驶安全性、舒适性和智能化水平。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，车载环境感知技术发展迅速，国内外学者在基于视觉的环境感知领域展开了大量研究。

1. 国内研究现状

国内在车载环境感知领域的研究起步相对较晚，但发展迅速。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本课题将重点研究基于双目视觉的环境感知算法，并开发一套完整的车载环境感知系统。

主要内容包括：1.双目视觉系统标定：研究双目相机的标定方法，建立精确的相机模型，为后续的三维重建提供基础。

2.立体匹配算法研究：研究高效、鲁棒的立体匹配算法，获取高精度的视差图，为三维重建提供可靠的深度信息。

4. 研究的方法与步骤

本课题将采用理论研究与实验验证相结合的方法，逐步开展研究工作。

1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解车载环境感知技术、双目立体视觉技术、目标检测与识别算法等方面的研究现状，为课题研究奠定理论基础。

2.系统设计阶段：根据研究目标和内容，设计车载双目视觉环境感知系统的总体框架，包括硬件平台选型、软件系统架构设计、算法模块划分等。

5. 研究的创新点

本课题的创新点在于：1.融合深度学习和传统视觉算法，提高环境感知系统的鲁棒性和精度。

2.针对车载环境的特点，优化算法模型，提高系统的实时性和效率。

3.开发完整的车载环境感知系统，并在实际场景中进行测试和评估，验证系统的实用性。

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] 王涛, 王麟, 王殿君, 等. 基于改进yolov5s的小目标检测算法[j]. 计算机应用, 2023, 43(4): 1178-1185.

[2] 谢翔, 刘勇, 彭进, 等. 基于改进ssd的轻量化车道线检测算法[j]. 计算机工程与应用, 2022, 58(15): 139-148.

[3] 张伟, 王庆, 张天奇. 基于双目视觉的车辆测距与碰撞预警系统[j]. 传感器与微系统, 2022, 41(9): 122-125.