1. 本选题研究的目的及意义
近年来，随着深度学习技术的快速发展，目标检测作为计算机视觉领域的关键任务之一，在自动驾驶、智能监控、机器人视觉等领域展现出巨大应用价值。
研究目的
本选题旨在研究和设计一种基于深度卷积神经网络的多目标检测系统，以克服传统目标检测方法在复杂场景、多目标类型、遮挡等情况下的局限性。
研究意义
本研究具有重要的理论意义和实际应用价值：
1.理论意义:-推动深度学习技术在目标检测领域的应用，探索更精准、高效的多目标检测算法。
2. 本选题国内外研究状况综述
目标检测作为计算机视觉中的经典问题，多年来一直是研究热点。
国内研究现状
国内学者在深度学习目标检测方面取得了显著成果，例如：
-中国科学院自动化研究所提出了一种基于深度卷积网络的目标检测算法，在PASCALVOC数据集上取得了领先的检测精度。
-清华大学的研究团队提出了一种基于区域卷积神经网络的目标检测方法，有效提高了检测速度和精度。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本选题研究的主要内容包括：
1.多目标检测算法研究:深入研究基于深度卷积神经网络的多目标检测算法，包括目标特征提取、候选框生成、目标分类与定位等关键技术。
2.系统架构设计:设计合理的多目标检测系统架构，包括数据预处理、特征提取、目标检测、结果输出等模块，并优化各模块之间的协同工作机制。
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:收集和研读多目标检测、深度卷积神经网络、计算机视觉等相关领域的文献资料，了解国内外研究现状、最新进展和未来趋势。
2.算法设计与实现:基于深度卷积神经网络设计多目标检测算法，选择合适的网络模型，并利用深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch)进行算法实现和训练。
3.数据集构建与处理:收集或制作多目标检测数据集，并对数据进行预处理，如图像增强、标注格式转换等，以提高模型的训练效果。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
1.高效的多目标检测算法:提出一种基于深度卷积神经网络的高效多目标检测算法，能够在保证检测精度的同时，提高检测速度，满足实时性要求。
2.轻量级网络模型设计:针对移动设备或嵌入式系统等资源受限的应用场景，设计轻量级的深度卷积神经网络模型，在保证检测精度的同时，减少模型参数量和计算量，降低系统功耗和计算资源消耗。
3.优化策略:研究和应用一些新的优化策略，如数据增强、模型剪枝、量化等，以进一步提高系统的检测精度、速度和鲁棒性。
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.孙秀娟, 郭爽. 基于深度学习的目标检测算法综述[J]. 软件工程, 2022, 25(1): 1-4.
2.刘宇轩, 梁雪剑, 潘俊, 等. 基于改进 YOLOv5 的轻量化目标检测算法研究[J]. 计算机工程与应用, 2023, 59(10): 115-122.
3.陈志航, 付莹, 王宁. 基于深度学习的目标检测算法综述[J]. 计算机应用研究, 2021, 38(11): 3201-3210.
