1. 本选题研究的目的及意义
随着无人机技术的快速发展和普及，航拍图像在交通监控、目标搜索、灾害救援等领域发挥着越来越重要的作用。
对航拍图像中的车辆和船舶进行准确、实时的识别和跟踪，对于保障交通安全、管理海洋资源、提高应急响应能力具有重要意义。
本选题旨在研究基于深度学习的航拍车辆/船舶识别与跟踪方法，以提高识别精度和跟踪效率。
2. 本选题国内外研究状况综述
目标识别和跟踪一直是计算机视觉领域的研究热点，近年来，深度学习技术的引入为该领域带来了突破性进展。
1. 国内研究现状
国内学者在深度学习目标检测方面取得了一系列成果，例如，提出了改进的YOLOv3算法用于遥感图像目标检测[1]，设计了一种基于SSD的多尺度特征融合目标检测算法[2]。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究将以深度学习技术为基础，结合航拍图像的特点，针对车辆和船舶目标，开展识别和跟踪算法研究。
1. 主要内容
1.研究YOLO和SSD目标检测算法的基本原理、优缺点以及适用场景，分析其在航拍目标识别中的应用潜力。
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，了解深度学习目标检测和跟踪算法的最新进展，以及航拍目标识别与跟踪的研究现状，为研究方案的设计提供理论依据。
2.数据集构建：收集航拍图像数据，并对数据进行标注，建立车辆和船舶目标的航拍图像数据集。
同时，对数据集进行预处理，如数据增强、图像尺寸调整等，以提高模型的泛化能力。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：1.针对航拍图像的特点，对YOLO和SSD目标检测算法进行改进和优化，以提高其在复杂场景下的识别精度和鲁棒性。
2.结合深度学习技术，研究适用于航拍场景的目标跟踪算法，以实现对目标的持续、稳定跟踪。
3.设计并实现基于YOLO/SSD深度学习的航拍车辆/船舶识别和跟踪系统，为交通监控、海洋管理、灾害救援等领域提供技术支持。
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,王强,修春波,等. 基于改进YOLOv5的小目标船舶检测[J]. 中国航海,2023,46(01):55-61.
[2] 彭纲,张晓君,周浩,等. 基于改进YOLOv5的无人机遥感图像目标检测[J]. 计算机应用研究,2022,39(08):2361-2366.
[3] 张涛,田丰,张良,等. 基于改进YOLOv5的复杂场景下车辆检测方法[J]. 吉林大学学报(工学版),2022,52(05):1422-1430.
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