1. 本选题研究的目的及意义
随着智能交通系统和自动驾驶技术的快速发展，道路环境感知作为其核心技术之一，受到了学术界和工业界的广泛关注。
道路环境感知的目标是使车辆能够像人类驾驶员一样，全面准确地理解周围环境信息，包括道路结构、交通标志、行人、车辆等，为车辆的决策和控制提供可靠依据。
本选题研究旨在深入探讨道路环境感知中的目标检测与识别关键技术，提升感知系统的鲁棒性、准确性和实时性，为智能交通和自动驾驶技术的进一步发展提供理论和技术支持。
2. 本选题国内外研究状况综述
目标检测与识别作为计算机视觉的核心问题，一直是国内外研究的热点和难点。
近年来，深度学习技术的快速发展为目标检测与识别提供了新的解决方案，并取得了突破性进展。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题主要研究内容包括以下几个方面：
1.深入研究道路环境下目标检测与识别的难点和挑战，分析现有方法的不足，提出改进的目标检测与识别算法。
2.研究基于深度学习的目标检测与识别方法，探索不同网络结构、损失函数、训练策略对模型性能的影响。
3.研究多传感器融合方法，融合相机、激光雷达等多种传感器信息，提高环境感知系统的可靠性和稳定性。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤进行：
1.文献调研阶段：收集并研读国内外道路环境感知、目标检测、目标识别、深度学习、多传感器融合等相关领域的文献资料，了解相关技术的最新进展和发展趋势，为研究方向的确定和研究方案的设计提供参考。
2.算法设计与实现阶段：针对道路环境感知中目标检测与识别的难点和挑战，设计和实现高效、准确、鲁棒的目标检测与识别算法。
这将涉及到深度学习模型的选择、网络结构的设计、损失函数的定义、训练策略的优化等方面。
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.针对道路环境中目标尺度变化大、遮挡严重等问题，提出一种基于多尺度特征融合的目标检测算法，提高目标检测的精度和鲁棒性。
2.针对道路环境中光照变化、视角变化等问题，提出一种基于对抗学习的目标识别算法，提高目标识别的准确性和鲁棒性。
3.提出一种面向道路环境感知的多传感器融合方法，有效融合相机、激光雷达等多种传感器信息，提高环境感知系统的可靠性和稳定性。
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] 张毅,杨辉,胡文锐,等.面向自动驾驶的道路目标检测与识别算法综述[J].信息通信,2022(08):194-196.
[2] 刘国华,李云鹏,臧帅,等.基于改进YOLOv5的小目标检测算法研究[J].计算机应用与软件,2023,40(04):269-276.
[3] 陈伟,郭荣,孙宁.基于改进YOLOv5的道路目标检测算法研究[J].自动化与仪表,2023,44(04):78-82,88.
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