1. 本选题研究的目的及意义
随着社会经济的快速发展和城市化进程的加快，汽车保有量持续增长，交通压力日益凸显。
传统的交通管理手段已经难以满足日益增长的交通管理需求，智能交通系统（ITS）应运而生。
作为ITS的重要组成部分，车型自动检测技术在交通流量统计、交通违章监控、道路安全管理等方面发挥着至关重要的作用。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，国内外学者在基于深度学习的车型自动检测领域展开了广泛研究，取得了一系列重要成果。
1. 国内研究现状
国内学者在车型自动检测方面做了大量研究，并取得了一定的成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
主要内容:
1.深度学习车型检测算法综述-对比分析现有深度学习目标检测算法(FasterR-CNN,YOLO,SSD等)在车型检测任务上的性能表现，分析其优缺点-研究常用车型检测数据集(ImageNet,KITTI,BDD100K等),分析其特点及适用场景
2.基于深度学习的车型检测模型构建-根据车型检测任务的特点，选择合适的深度学习模型作为基础模型-针对车型特征，设计合理的网络结构，提升模型对不同车型、不同视角、不同光照条件下的检测能力-设计有效的损失函数，提高模型的定位精度和分类准确率-采用合适的训练策略，优化模型训练过程，提升模型的泛化能力
3.车型特征提取与识别-分析车型在不同视角、不同光照条件下的特征变化-设计有效的特征提取网络，提取具有判别性的车型特征-研究多特征融合策略，结合不同层次、不同类型的特征，提高车型识别的准确率
4.车型自动检测系统实现-设计系统架构，实现数据采集、模型训练、车型检测、结果展示等功能模块-优化系统性能，提高系统的实时性和稳定性-在实际场景中进行测试，验证系统的有效性和可靠性
1. 主要内容
1.深度学习车型检测算法综述-对比分析现有深度学习目标检测算法(FasterR-CNN,YOLO,SSD等)在车型检测任务上的性能表现，分析其优缺点-研究常用车型检测数据集(ImageNet,KITTI,BDD100K等),分析其特点及适用场景
2.基于深度学习的车型检测模型构建-根据车型检测任务的特点，选择合适的深度学习模型作为基础模型-针对车型特征，设计合理的网络结构，提升模型对不同车型、不同视角、不同光照条件下的检测能力-设计有效的损失函数，提高模型的定位精度和分类准确率-采用合适的训练策略，优化模型训练过程，提升模型的泛化能力
3.车型特征提取与识别-分析车型在不同视角、不同光照条件下的特征变化-设计有效的特征提取网络，提取具有判别性的车型特征-研究多特征融合策略，结合不同层次、不同类型的特征，提高车型识别的准确率
4.车型自动检测系统实现-设计系统架构，实现数据采集、模型训练、车型检测、结果展示等功能模块-优化系统性能，提高系统的实时性和稳定性-在实际场景中进行测试，验证系统的有效性和可靠性
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，以深度学习技术为核心，结合计算机视觉、图像处理等相关技术，开展基于深度学习的车型自动检测关键技术研究。
具体研究方法与步骤如下：
1.文献调研阶段：通过查阅国内外相关文献，了解车型自动检测技术的发展现状、研究热点和发展趋势，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.数据集构建阶段：收集和整理相关车型图像数据，并对数据进行预处理，例如图像标注、数据增强等，构建满足研究需求的车型数据集。
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.基于改进深度学习模型的车型检测方法研究：针对现有深度学习模型在车型检测任务中存在的不足，例如对复杂背景、遮挡情况下的车型检测效果不佳等问题，本研究将探索改进现有模型或提出新的模型结构，提高模型对复杂场景的适应性和鲁棒性。
2.多特征融合的车型识别方法研究：为了提高车型识别的准确率，本研究将探索多特征融合的车型识别方法，例如将车辆的颜色、纹理、形状等特征进行融合，构建更全面的车型特征表达，提高模型的识别能力。
3.车型自动检测系统性能优化研究：为了提高车型自动检测系统的实时性和稳定性，本研究将探索模型压缩、模型加速等技术，优化系统架构，提高系统的处理速度和效率。
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.刘宇,徐俊,王世刚,等.基于深度学习的车辆型号识别研究进展[J].电子技术应用,2021,47(09):1-8.
2.黄凯奇,郭文强,陈隆文,等.基于深度学习的自然场景下车辆检测与车型识别[J].计算机应用,2019,39(11):3299-3305 3312.
3.曾喆昭,王春,黄磊,等.基于深度学习的车辆细粒度识别综述[J].计算机应用研究,2021,38(10):2913-2920.
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