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，车辆目标检测作为计算机视觉领域的关键技术之一，日益受到学术界和工业界的广泛关注。
其旨在从图像或视频中准确、高效地识别和定位车辆目标，为后续的车辆行为分析、交通流量控制等应用提供基础。
近年来，深度学习技术，特别是卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）在图像分类、目标检测等领域取得了突破性进展。
2. 本选题国内外研究状况综述
车辆目标检测作为计算机视觉领域的重要研究方向之一，近年来取得了显著的进展。
现对国内外研究现状进行综述如下：
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
本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.车辆目标检测相关理论研究。
深入研究车辆目标检测的基本概念、评价指标、经典算法等，并重点关注卷积神经网络在目标检测领域的应用，分析不同CNN模型结构的特点和适用场景。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、实验研究和工程应用相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研与需求分析。
深入调研车辆目标检测领域的国内外研究现状、最新进展和发展趋势，重点关注基于卷积神经网络的车辆目标检测方法，分析现有方法的优缺点，以及实际应用需求。
2.车辆目标检测模型构建与优化。
5. 研究的创新点
本研究力求在以下几个方面取得创新性成果：
1.针对车辆目标特性，提出改进的CNN模型结构。
通过分析车辆目标的形状、纹理、颜色等特征，结合不同CNN模型的结构特点，提出改进的模型结构或模块，以提高模型对车辆目标的特征提取能力，进而提升检测精度。
2.研究适用于车辆目标检测的数据增强方法。
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] 赵永强,苏志强,刘华平,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(14):175-182.
[2] 王浩,王飞,郭松,等. 基于改进YOLOv5的复杂场景下车辆目标检测[J]. 计算机工程与应用, 2022, 58(12): 175-184.
[3] 张帅,郭文强,张佳,等. 基于改进YOLOv5的车辆目标检测算法[J]. 电子测量技术,2022,45(17):87-93.
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