基于传感器融合的目标检测技术的研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

目标检测作为计算机视觉领域中的一个重要研究方向，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。

传统的目标检测方法主要依赖于单个传感器的信息，例如摄像头或激光雷达，但在复杂的环境下，单一传感器容易受到光照、遮挡、天气等因素的影响，导致检测精度和鲁棒性下降。

为了克服单一传感器的局限性，近年来传感器融合技术得到了快速发展和应用。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，随着传感器技术、计算机视觉和深度学习的快速发展，基于传感器融合的目标检测技术取得了显著进展，成为学术界和工业界的研究热点。

1. 国内研究现状

国内学者在基于传感器融合的目标检测领域开展了大量研究工作，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

本选题研究的主要内容包括以下几个方面：
1.研究不同类型传感器的特点和适用场景，分析其在目标检测中的优缺点，为传感器选型和融合方案设计提供依据。

2.研究多传感器数据融合方法，包括数据配准、特征融合、决策融合等，探索适用于目标检测的有效信息融合策略。

3.设计并实现基于传感器融合的目标检测算法，重点关注算法的精度、鲁棒性和实时性。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤开展研究：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解目标检测和传感器融合技术的最新研究进展，为研究方案的设计提供参考。

2.传感器选型和数据采集阶段：根据研究目标和应用场景，选择合适的传感器组合，并采集多传感器数据，建立实验数据集。

3.数据预处理阶段：对采集到的多传感器数据进行预处理，包括数据清洗、噪声去除、数据同步和配准等，为后续的特征提取和融合奠定基础。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.提出一种新的多传感器数据融合方法，能够有效地融合不同类型传感器的互补信息，提高目标检测的精度和鲁棒性。

2.设计一种高效的基于传感器融合的目标检测算法，能够在保证检测精度的同时，降低算法的复杂度，提高算法的实时性。

3.将所提算法应用于实际场景，例如自动驾驶、智能监控等，验证算法的有效性和实用性。

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,毕笃彦,王鹏,等.基于多传感器融合的目标检测技术综述[j].传感技术学报,2022,35(09):1273-1282.

2. 李欣海,田国会,王琦,等.基于多传感器融合的无人驾驶车辆目标检测与跟踪综述[j].电子学报,2021,49(08):1645-1661.

3. 张恒,王荣本,姜明,等.基于多传感器信息融合的自动驾驶目标检测与识别[j].控制理论与应用,2021,38(01):1-14.