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，城市交通问题日益突出，车辆数量激增，交通拥堵、交通事故等问题给人们的出行和生活带来了诸多不便。
车辆图像检索技术作为智能交通系统(ITS)的重要组成部分，在交通管理、车辆识别、安防监控等领域具有广泛的应用前景。
本选题旨在研究和开发一种基于内容的车辆图像检索系统，旨在解决传统车辆检索方法依赖于车牌识别、人工比对等方式效率低下、准确率不高的问题，为交通管理部门、公安机关等提供高效、准确、智能的车辆信息查询手段。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着计算机视觉和模式识别技术的快速发展，基于内容的图像检索技术(CBIR)取得了显著进展，并在各个领域得到广泛应用。
车辆图像检索作为CBIR的一个重要分支，也得到了越来越多的关注和研究。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本课题的主要研究内容如下：
1.车辆图像特征提取:研究和分析车辆图像的颜色、纹理、形状等视觉特征，以及基于深度学习的车辆特征提取方法。
设计和实现高效、鲁棒的车辆图像特征提取算法，并对不同特征进行评估和比较。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研与分析:收集和阅读国内外关于车辆图像检索、图像特征提取、图像检索算法等方面的文献资料，了解相关领域的研究现状、发展趋势以及存在的问题，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.车辆图像特征提取方法研究:研究和分析车辆图像的颜色、纹理、形状等视觉特征，以及基于深度学习的车辆特征提取方法。
设计和实现高效、鲁棒的车辆图像特征提取算法，并对不同特征进行评估和比较。
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.高效的车辆特征提取方法:将研究和比较多种特征提取方法，包括传统的颜色、纹理、形状特征以及基于深度学习的特征，并针对车辆图像的特点进行优化，以提高特征的区分性和鲁棒性。
2.融合多种特征的车辆检索模型:将探索融合多种特征的车辆检索模型，例如结合颜色、纹理、形状以及深度学习特征，以提高检索的准确率和鲁棒性。
3.面向特定场景的车辆检索优化:将针对不同的应用场景，例如交通管理、安防监控等，对车辆检索模型进行优化，以提高检索效率和实用性。
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.张晓宇,彭宇行.深度学习在图像检索中的研究进展与展望[J].计算机学报,2016,39(1):1-19.
2.刘华锋,陆松,徐志强,等.面向车辆图像检索的深度特征融合方法[J].电子与信息学报,2020,42(1):226-233.
3.李晓明,刘伟,李华.基于深度学习和哈希编码的车辆图像检索[J].计算机应用,2018,38(12):3459-3464.
