1. 本选题研究的目的及意义
随着人工智能技术的快速发展，自动驾驶技术日益成为研究热点，其最终目标是实现车辆在无需人工干预的情况下安全、可靠地行驶。
驾驶道路环境检测作为自动驾驶系统的重要组成部分，对道路环境的准确感知是实现安全驾驶的关键。
驾驶道路环境检测是指利用车载传感器获取周围环境信息，并通过智能算法对信息进行分析处理，识别出道路边界、车道线、交通标志、车辆、行人等关键要素，为车辆决策和控制提供依据。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，深度学习技术在图像识别、目标检测等领域取得了突破性进展，为驾驶道路环境检测提供了新的解决方案。
1. 国内研究现状
国内学者在深度学习应用于驾驶道路环境检测方面取得了一定的成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究将针对驾驶道路环境检测中的关键问题，研究基于深度学习的解决方案，主要内容包括：
1.道路环境数据采集与预处理：-研究适用于驾驶道路环境检测的数据采集方案，构建包含各种道路场景和目标的数据集。
-对采集到的数据进行预处理，包括数据清洗、标注、增强等，为后续模型训练提供高质量的数据基础。
2.道路环境特征提取：-研究基于深度学习的道路环境特征提取方法，例如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，提取道路图像中的关键特征，为目标检测和识别提供依据。
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，首先进行文献调研，了解国内外研究现状，在此基础上，确定研究内容和技术路线。
1.数据采集与处理：利用公开数据集和实际道路场景采集数据，并对数据进行清洗、标注、增强等预处理操作。
2.模型构建：选择合适的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，并根据具体任务进行网络结构设计和参数调整。
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.基于多特征融合的道路环境感知模型：-融合多种深度学习模型，例如CNN、RNN等，提取道路环境的多层次特征，提高环境感知的全面性和准确性。
2.基于注意力机制的目标检测模型：-引入注意力机制，使模型更加关注道路环境中的关键目标，提高目标检测的精度和效率。
3.基于对抗生成网络（GAN）的数据增强方法：-利用GAN生成逼真的道路环境图像，扩充数据集，提高模型的泛化能力和鲁棒性。
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] 孙剑,李沐,李飞飞,等.深度学习研究进展[J].计算机学报,2016,39(1):1-17.
[2] 郑凯,张钧波,杨明磊,等.基于深度学习的图像语义分割:综述[J].软件学报,2018,29(1):3-25.
[3] 何恺明,张祥雨,任少卿,等.深度残差学习用于图像识别[J].中国科学:信息科学,2016,46(3):344-354.
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