1. 本选题研究的目的及意义
近年来，随着无人机技术的快速发展和应用，航拍图像在交通监控、军事侦察、灾害救援等领域发挥着越来越重要的作用。
然而，面对海量的航拍图像数据，如何快速、准确地识别和跟踪其中的车辆/船舶目标，成为了亟待解决的关键问题。
传统的目标识别与跟踪方法通常依赖于人工设计的特征，例如HOG、SIFT等，这些方法在处理复杂背景、目标遮挡、光照变化等情况下效果有限。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，深度学习技术在目标检测和跟踪领域取得了突破性进展，YOLO和SSD算法作为其中的代表性算法，在航拍图像目标识别与跟踪中展现出巨大潜力。
1. 国内研究现状
国内学者在基于深度学习的航拍图像目标识别与跟踪方面开展了大量研究工作，并取得了一系列成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题研究的主要内容是：
1.深入研究YOLO和SSD算法的原理和网络结构，分析其在航拍图像车辆/船舶识别中的适用性和局限性。
2.针对航拍图像中车辆/船舶目标尺度变化大、背景复杂等特点，研究改进YOLO和SSD算法，提高其对复杂场景的适应能力和目标检测精度。
3.研究基于深度学习的目标跟踪算法，例如卡尔曼滤波、光流法和深度学习跟踪算法等，分析其在航拍车辆/船舶跟踪中的优缺点。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研阶段：收集并阅读与航拍图像目标识别、深度学习、目标跟踪等相关的文献资料，了解该领域的最新研究进展、主要难点和发展趋势。
分析YOLO和SSD等深度学习目标检测算法的原理和优缺点，研究其在航拍图像目标识别中的应用情况。
研究基于深度学习的目标跟踪算法，比较不同算法的性能差异。
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.算法改进：针对YOLO和SSD算法在航拍图像车辆/船舶识别中存在的问题，提出相应的改进策略，例如引入注意力机制、多尺度特征融合等，提高算法对复杂场景的适应能力和目标检测精度。
2.跟踪算法融合：将深度学习目标检测算法与其他目标跟踪算法相结合，例如卡尔曼滤波、光流法等，实现对航拍车辆/船舶的准确、稳定的跟踪。
3.系统实现：设计并实现一个完整的航拍车辆/船舶识别与跟踪系统，并在实际场景中进行测试，验证系统的有效性和实用性。
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] 赵洁,金立军,王强.基于改进YOLOv3的航拍图像舰船目标检测[J].海洋测绘,2021,41(06):59-64.
[2] 张华,张振,张洪才,等.基于SSD的无人机航拍图像车辆检测算法[J].计算机工程与应用,2021,57(19):168-174.
[3] 刘鹏,黄海,陈超.基于深度学习YOLOv3的航拍视频船舶检测[J].舰船科学技术,2020,42(15):115-120.
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