无人机航拍照片相似性检索技术研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着无人机技术的快速发展和普及，无人机航拍图像数据呈爆炸式增长。

如何高效地管理、检索和利用这些海量数据成为一个亟待解决的问题。

无人机航拍照片相似性检索技术作为解决这一问题的关键技术之一，具有重要的研究意义和应用价值。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者在无人机航拍照片相似性检索方面进行了大量的研究，取得了一系列的研究成果。

1. 国内研究现状

国内学者在无人机航拍照片相似性检索方面开展了相关研究，并在一些领域取得了进展。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究将针对无人机航拍照片的特点，研究高效的图像特征提取方法、相似性度量方法以及检索系统构建，以提高检索的准确率和效率。

1. 主要内容

1.研究无人机航拍照片的特点和应用需求，分析现有图像检索技术的优缺点，提出适用于无人机航拍照片相似性检索的技术路线。

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，首先进行文献调研，了解国内外无人机航拍照片相似性检索技术的研究现状，分析现有技术的优缺点。

然后，针对无人机航拍照片的特点和应用需求，研究基于深度学习的图像特征提取方法、相似性度量方法和检索系统构建方法。

具体步骤如下：1.准备阶段:收集和整理相关文献，包括无人机航拍照片特点、图像检索技术、深度学习等方面的文献，进行阅读和分析，了解国内外研究现状和发展趋势，为本研究提供理论基础。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：1.针对无人机航拍照片的特点，提出了一种基于深度学习的图像特征提取方法，能够有效提高检索的准确率。

2.研究了一种基于深度学习的相似性度量方法，能够更准确地衡量航拍照片之间的相似度。

3.设计和实现了一个高效的无人机航拍照片相似性检索系统，能够满足实际应用需求。

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] 刘佳,徐华平,沈强,等.深度学习的遥感影像检索研究进展[j].测绘科学,2018,43(05):1-8 20.

[2] 李存军,张兵,王密,等.深度哈希：现状及展望[j].自动化学报,2018,44(03):385-404.

[3] 张武,王琦,刘建勇,等.结合卷积神经网络和哈希编码的图像检索方法[j].计算机应用,2017,37(06):1723-1728 1734.