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中的重要研究方向，其研究成果对道路安全、交通管理和自动驾驶等方面都具有重要的现实意义。
1. 研究目的
本选题旨在研究基于卷积神经网络的车辆目标检测方法，通过深入分析卷积神经网络在目标检测领域的优势和特点，设计并实现一种高效、准确的车辆目标检测模型。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，车辆目标检测技术取得了显著进展，特别是随着深度学习技术的兴起，基于卷积神经网络的目标检测方法已经成为主流。
1. 国内研究现状
国内学者在车辆目标检测方面做了大量研究，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
本选题主要研究基于卷积神经网络的车辆目标检测方法，分析不同卷积神经网络模型在车辆目标检测任务上的性能表现，并针对复杂场景下的车辆目标检测难点问题，提出相应的解决方案。
1. 主要内容
1.深入研究车辆目标检测的基本概念、评价指标以及常用的数据集。
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：查阅国内外相关文献，了解车辆目标检测的研究现状、发展趋势和存在的问题，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.数据收集与预处理：收集车辆目标检测相关的图像或视频数据，并对数据进行预处理，包括图像标注、数据增强等，为模型训练和测试做好准备。
3.模型设计与实现：基于卷积神经网络设计车辆目标检测模型，选择合适的特征提取网络和目标检测网络，并对模型结构进行优化。
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.针对复杂场景下的车辆目标检测问题，提出一种基于多特征融合的卷积神经网络模型，该模型能够有效地融合不同层次的特征信息，提高模型对复杂场景的适应能力。
2.针对现有车辆目标检测模型训练效率低下的问题，提出一种基于迁移学习的模型训练策略，该策略可以利用预训练的模型参数初始化网络，加快模型收敛速度，提高训练效率。
3.针对车辆目标检测任务的实时性要求，对所提出的模型进行轻量化设计，在保证检测精度的同时，降低模型的计算复杂度，提高检测速度。
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] 彭月圆,李文辉,王华杰,等.基于改进YOLOv5的小目标车辆检测方法[J].计算机工程与应用,2023,59(12):220-228.
[2] 郭云飞,王宏涛,李巍.基于改进YOLOv5的车辆目标检测算法[J].计算机工程,2023,49(03):264-272.
[3] 王云飞,王建松.基于改进YOLOv5s的道路车辆目标检测算法[J].电子技术应用,2023,49(03):118-124.
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