1. 本选题研究的目的及意义
目标识别与定位作为计算机视觉领域的核心任务之一，在自动驾驶、机器人导航、智能监控等领域具有广泛的应用价值。
近年来，深度学习的兴起极大地推动了目标识别与定位技术的发展，但现有方法在处理复杂场景、遮挡目标以及实时性方面仍面临挑战。
传统的目标识别方法依赖于人工设计的特征，难以适应复杂多变的场景，而深度学习方法虽然在特征表达能力上取得了突破，但其计算复杂度较高，难以满足实时性要求。
2. 本选题国内外研究状况综述
目标识别与定位一直是计算机视觉领域的热点研究方向，近年来取得了显著进展。
传统的目标识别方法主要基于人工设计的特征，如SIFT、HOG等，并结合SVM、Adaboost等分类器进行识别。
然而，这些方法在处理复杂场景、遮挡目标等方面存在局限性。
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如下：
1.研究基于深度学习的轮廓提取方法，提取目标的精确轮廓信息。
2.研究基于轮廓特征的目标识别模型，利用轮廓信息增强模型对目标形状的感知能力，提高目标识别精度。
3.研究基于轮廓匹配的目标定位方法，实现目标的精确位置估计。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.调研目标识别与定位、轮廓提取等相关领域的国内外研究现状，分析现有方法的优缺点，为本研究提供理论基础。
2.研究基于深度学习的轮廓分段方法，构建轮廓分段模型，提取目标的精确轮廓信息。
3.研究基于轮廓特征的目标识别模型，设计特征提取与选择方法，并对目标识别模型进行训练与优化。
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.提出一种基于深度学习的轮廓分段方法，能够提取目标的精确轮廓信息，提高目标识别和定位的精度。
2.构建基于轮廓特征的目标识别模型，利用轮廓信息增强模型对目标形状的感知能力，提高目标识别精度。
3.提出一种基于轮廓匹配的目标定位方法，利用目标的轮廓信息，实现目标的精确定位。
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,王宇,杜军平,等.融合多特征和显著性的带钢表面缺陷检测[J].仪器仪表学报,2023,44(01):179-190.
[2]陈冲,周志勇,孟珂.基于深度学习的SAR图像目标识别方法综述[J].雷达学报,2022,11(06):978-1003.
[3]陈志远,韩冬,叶齐祥.基于改进YOLOv5s的轻量化目标检测方法[J].电子测量技术,2023,46(01):115-121.
