1. 本选题研究的目的及意义
近年来，随着智能交通系统和自动驾驶技术的快速发展，车辆图像信息处理成为了研究的热点和难点。
车辆图像信息匹配和降维作为车辆图像信息处理的关键技术，对于提高车辆识别、跟踪、检索等应用的效率和准确性具有重要意义。
本选题研究旨在探索基于深度学习的Siamese网络结构在车辆图像信息匹配和降维中的应用，nhằmmụcđích提高车辆图像信息处理的效率和精度，为智能交通系统和自动驾驶技术的发展提供技术支持。
2. 本选题国内外研究状况综述
车辆图像信息匹配和降维是计算机视觉和机器学习领域的研究热点，近年来取得了significantprogress。
1. 国内研究现状
国内学者在车辆图像信息匹配和降维方面进行了一系列研究，并取得了一定的成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.Siamese网络结构与车辆图像匹配:研究Siamese网络结构的特点，分析其在车辆图像匹配中的优势，并设计和实现基于Siamese网络结构的车辆图像匹配模型。
深入研究Siamese网络结构，包括其基本原理、网络架构、训练方法等，分析其在处理图像相似性度量方面的优势。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研与分析:收集和阅读与车辆图像信息匹配和降维相关的文献，了解国内外研究现状，分析现有方法的优缺点，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.Siamese网络模型构建:研究Siamese网络结构的特点和训练方法，选择合适的车辆图像特征提取网络，构建基于Siamese网络结构的车辆图像匹配和降维模型。
3.模型训练与优化:使用公开的车辆图像数据集，对所构建的模型进行训练，并根据实验结果对模型进行优化，例如，调整网络结构、损失函数、学习率等参数，以提高模型的性能。
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.提出一种基于改进Siamese网络结构的车辆图像匹配方法:针对现有Siamese网络结构在处理复杂场景下的车辆图像时鲁棒性不足的问题，本研究将引入注意力机制或多尺度特征融合策略，以提高模型的特征提取能力和匹配性能。
2.提出一种基于Siamese网络结构的车辆图像降维方法:针对现有车辆图像降维方法难以平衡降维效率和信息损失的问题，本研究将探索利用Siamese网络结构提取车辆图像的低维特征表示，以实现在保留车辆图像关键信息的同时，有效降低数据维度。
3.构建大规模车辆图像数据集:针对现有车辆图像数据集规模较小、难以满足深度学习模型训练需求的问题，本研究将构建一个大规模、高质量的车辆图像数据集，为模型训练和评估提供数据支持。
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.刘天瑜,彭进业,徐光柱,等.基于改进Siamese网络的SAR图像目标识别[J].电子与信息学报,2021,43(12):3524-3532.
2.李明,王生生,黄超,等.基于改进Siamese网络的行人重识别方法[J].电子学报,2021,49(08):1570-1577.
3.陈志远,陈超,黄埔,等.基于孪生网络的跨模态SAR图像匹配方法[J].计算机工程与应用,2022,58(10):132-139.
