1. 本选题研究的目的及意义
行人检测作为计算机视觉领域的重要研究方向之一，对智能驾驶、安防监控、人机交互等领域的发展具有至关重要的作用。
近年来，深度学习技术的快速发展为行人检测提供了新的思路和方法，推动了行人检测技术的显著进步。
本选题以智能驾驶领域的行人检测为研究对象，旨在探究基于YOLOv3算法的行人检测方法，提升智能驾驶系统对行人的感知能力，保障驾驶安全。
2. 本选题国内外研究状况综述
行人检测作为计算机视觉领域的基础性问题，一直受到国内外学者的广泛关注。
近年来，深度学习技术的快速发展为行人检测带来了新的突破，涌现出许多优秀的算法，如FasterR-CNN、SSD、YOLO系列等。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
1.YOLOv3算法原理研究：深入研究YOLOv3算法的网络结构、损失函数、训练策略等，分析其在行人检测任务上的优势和不足，为后续改进提供理论基础。
2.数据集构建与处理：针对智能驾驶场景的特点，建立行人检测数据集，并对数据进行标注、清洗、增强等预处理，提高数据集的质量和规模，为模型训练提供数据保障。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、实验研究和工程应用相结合的方法，逐步开展以下研究工作：
1.文献调研与分析：查阅国内外相关文献，了解行人检测技术的发展现状、研究热点和最新成果，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.YOLOv3算法研究与改进：深入研究YOLOv3算法的网络结构、工作原理和训练方法，分析其在行人检测任务上的优势和不足，针对其不足，研究改进策略，例如，引入注意力机制、多尺度特征融合等方法，提升算法的性能。
3.数据集构建与处理：收集智能驾驶场景下的行人图像数据，建立行人检测数据集，并对数据进行标注、清洗、增强等预处理，提高数据集的质量和规模，为模型训练提供数据保障。
5. 研究的创新点
本研究预期在以下几个方面取得创新：
1.针对智能驾驶场景下的行人检测问题，提出一种改进的YOLOv3算法，提升算法在复杂交通场景下的鲁棒性和适应性，提高行人检测的精度。
2.构建智能驾驶行人检测数据集，为智能驾驶行人检测算法的研究提供数据支持。
3.将改进后的YOLOv3算法应用于智能驾驶系统，构建行人检测模块，并在实际道路环境下进行测试，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. 郭浩,李波,周阳,等.基于改进YOLOv3的复杂交通场景下行人检测方法[J].计算机工程,2022,48(11):217-224.
2. 王天星,李宇轩,徐志刚.基于YOLOv3和DeepSORT融合的行人检测与跟踪算法研究[J].计算机应用与软件,2022,39(08):242-247 254.
3. 何俊,王忠民,黄岩,等.基于改进YOLOv3的驾驶员疲劳检测算法[J].计算机应用,2022,42(04):1129-1137.
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