1. 本选题研究的目的及意义
近年来，随着交通运输行业的快速发展，城市道路上的车辆数量急剧增加，交通拥堵、交通事故等问题日益严峻，对交通管理和安全出行提出了更高的要求。
车辆检测与识别作为智能交通系统(ITS)的关键技术之一，在交通流量监测、车辆违章抓拍、自动驾驶等方面具有重要的应用价值。
因此，开展基于深度学习的车辆检测与识别研究具有重要的现实意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，深度学习技术在计算机视觉领域取得了突破性进展，目标检测和图像识别技术也随之快速发展。
车辆检测与识别作为目标检测和图像识别的重要应用领域之一，也受到了国内外学者的广泛关注，并取得了一系列的研究成果。
1. 国内研究现状
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法，具体步骤如下：1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解车辆检测与识别领域的最新研究进展、主要技术路线和发展趋势，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.算法设计与实现阶段：研究和分析现有的深度学习目标检测算法，如FasterR-CNN、SSD、YOLO等，以及车辆特征提取和识别算法，如CNN、ViT等。
针对车辆检测与识别的具体需求和挑战，设计改进和优化现有的算法，例如，引入注意力机制、多尺度特征融合、多任务学习等策略，提高模型的性能和鲁棒性。
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.针对复杂交通场景下的车辆遮挡、光照变化等问题，提出一种改进的深度学习车辆检测算法。
该算法将结合注意力机制、多尺度特征融合等方法，提高模型在复杂场景下的鲁棒性和准确性。
2.针对车辆识别任务的特点，提出一种高效的车辆特征提取和识别算法。
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] 孙富强,艾矫燕,关欣,等. 基于改进YOLOv5的小目标车辆检测[J]. 计算机工程与应用, 2022, 58(12): 178-186.
[2] 赵永强,刘宁,刘宇,等. 基于改进YOLOv5s的车辆目标检测算法[J]. 电子测量技术, 2022, 45(10): 97-103.
[3] 张华,张凯,王楠,等. 基于改进YOLOv5的无人机夜间车辆检测[J]. 激光与红外, 2022, 52(03): 392-399.
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