基于移动云计算的交通场景目标检测方法研究与实现开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

近年来，随着交通基础设施的不断完善和车辆保有量的持续增长，交通场景日益复杂，交通安全问题日益凸显。

交通场景目标检测作为智能交通系统（its）的关键技术之一，对于提高道路交通安全、缓解交通拥堵等方面具有重要意义。

本选题旨在研究基于移动云计算的交通场景目标检测方法，将移动终端的便捷性和云计算的强大计算能力相结合，突破传统交通场景目标检测方法在处理速度、检测精度、资源占用等方面的瓶颈，为实现更加高效、准确、智能的交通场景目标检测提供新的思路和方法。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，目标检测技术取得了显著的进展，特别是深度学习的应用，大大提高了目标检测的精度和效率。

在交通场景目标检测方面，国内外学者也进行了大量的研究，并取得了一定的成果。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题的研究内容主要包括以下几个方面:
1.交通场景目标检测需求分析:针对交通场景的特点，分析交通场景目标检测的需求，包括目标种类、检测精度、实时性等方面的需求。

2.移动云计算平台构建:研究移动终端和云平台的功能划分，设计高效的数据传输和协同处理机制，构建基于移动云计算的交通场景目标检测平台。

3.交通场景目标检测算法研究:研究适用于交通场景的高效目标检测算法，包括目标特征提取、目标分类、目标定位等关键技术。

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:广泛查阅国内外相关文献，了解交通场景目标检测、移动云计算、深度学习等领域的研究现状和发展趋势，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.系统需求分析与设计:分析交通场景目标检测的需求，设计基于移动云计算的交通场景目标检测系统框架，明确系统功能模块和数据交互流程。

3.目标检测算法研究与实现:研究适用于交通场景的高效目标检测算法，对算法进行改进和优化，并进行仿真实验，验证算法的有效性。

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.提出了一种基于移动云计算的交通场景目标检测框架。

该框架将移动终端的便捷性和云计算的强大计算能力相结合，能够有效解决传统交通场景目标检测方法在处理速度、检测精度、资源占用等方面的瓶颈。

2.研究了适用于交通场景的轻量化目标检测算法。

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] 赵启航,郭迟,王鹏,等.基于深度学习的交通标志识别技术研究综述[j].交通信息与安全,2022,40(01):89-97 105.

[2] 姜浩,黄冠,何勇,等.基于改进yolov5的交通场景小目标检测[j].计算机工程与应用,2023,59(14):204-212.

[3] 吴英杰,黄洋,张立.融合注意力机制的yolov5道路目标检测[j].计算机工程与应用,2023,59(07):198-206.