1. 本选题研究的目的及意义
目标识别与定位是计算机视觉领域中的基础性问题，其目标是让计算机能够像人一样“看见”和“理解”图像或视频中的物体。
该技术在自动驾驶、机器人导航、安防监控、医疗影像分析等领域有着广泛的应用前景。
传统的目标识别与定位方法通常依赖于人工设计的特征，如颜色、纹理、形状等。
2. 本选题国内外研究状况综述
目标识别与定位作为计算机视觉的核心问题，一直是国内外研究的热点。
近年来，深度学习的兴起为该领域带来了突破性进展，涌现出许多优秀的研究成果。
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
本研究的主要内容如下：
1.轮廓提取与优化:研究针对不同场景和目标类型的轮廓提取方法，例如基于边缘检测的方法、基于活动轮廓模型的方法等，并对提取的轮廓进行优化处理，提高轮廓的完整性和准确性，为后续的轮廓分段和特征表示奠定基础。
2.轮廓分段与特征表示:研究有效的轮廓分段方法，将目标轮廓分割成具有语义信息的轮廓片段，例如基于形状特征的分割方法、基于深度学习的分割方法等。
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，逐步推进研究工作。
1.文献调研与分析阶段:收集和研读国内外相关领域的文献资料，包括目标识别与定位、轮廓提取、轮廓分段、深度学习等方面的最新研究成果，分析现有方法的优缺点，为本研究提供理论基础和技术支撑。
2.算法设计与实现阶段:在深入分析轮廓信息特点和目标识别与定位任务需求的基础上，设计基于轮廓分段的目标识别与定位算法框架，并选择合适的深度学习模型和轮廓处理方法进行算法实现。
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.基于轮廓分段的目标特征表示:不同于传统的基于整体目标的特征表示方法，本研究将重点关注目标轮廓的局部细节信息，并通过轮廓分段的方式将目标轮廓分割成具有语义信息的片段，从而构建更精细、更具区分性的目标特征表示。
2.轮廓信息与深度学习模型的融合:将轮廓信息作为一种先验知识，与深度学习模型进行有效融合，例如将轮廓信息融入到模型的损失函数中，或者利用轮廓信息指导模型的训练过程，从而提高模型对目标局部细节信息的敏感性和识别能力。
3.面向复杂场景的算法鲁棒性提升:针对复杂背景、光照变化、目标遮挡等实际应用场景，研究鲁棒的轮廓提取和分段方法，并探索如何利用轮廓信息增强算法对这些干扰因素的鲁棒性，提高算法在实际应用中的可靠性和稳定性。
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. 刘伟,谢维信,王新洲,等.基于深度学习的目标检测算法综述[J].电子学报,2021,49(06):1383-1400.
2. 毛慧思,王坤,李佳俊,等.基于深度学习的目标检测算法综述[J].计算机应用研究,2021,38(02):321-330 340.
3. 冯奇,梁雪剑,王世刚,等.基于深度学习的目标检测算法研究进展[J].信息与控制,2020,49(05):513-524 534.
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