1. 本选题研究的目的及意义
近年来，随着传感器技术、计算机视觉和人工智能的快速发展，目标识别技术在自动驾驶、机器人导航、智能监控等领域展现出巨大的应用潜力。
然而，在实际应用场景中，复杂的地面背景往往会对目标识别算法的性能造成极大的干扰，例如光照变化、阴影遮挡、背景杂波等因素都会导致目标特征难以提取，从而影响识别精度。
因此，研究复杂地面背景下可移动目标识别技术具有重要的理论意义和现实价值。
2. 本选题国内外研究状况综述
目标识别作为计算机视觉领域的核心问题之一，一直受到国内外学者的广泛关注。
近年来，随着深度学习技术的兴起，目标识别技术取得了突破性进展，但在复杂地面背景下，目标识别仍然面临着巨大的挑战。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究将针对复杂地面背景下可移动目标识别的关键问题，开展以下几个方面的研究：1.复杂地面背景特性分析：分析复杂地面背景的构成要素、特点及对目标识别的影响，为后续算法设计提供依据。
2.可移动目标检测与分割技术研究：研究复杂背景下有效的目标检测和分割方法，将目标从背景中分离出来，为后续特征提取和识别奠定基础。
3.特征提取与表示方法研究：针对复杂背景下目标特征易受干扰的问题，研究鲁棒的特征提取方法，并探索有效的目标表示方法，提高目标在复杂背景下的可识别性。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法，具体步骤如下：1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解复杂地面背景下可移动目标识别的研究现状、发展趋势以及存在的问题，为本研究提供理论基础和方向指导。
2.算法设计与实现阶段：针对复杂地面背景的特点，研究和设计有效的目标识别算法，包括目标检测与分割、特征提取与表示、目标分类与识别等关键环节，并进行算法实现和优化。
3.实验验证阶段：构建实验环境，收集和整理实验数据，对所提出的算法进行仿真实验和实测验证，分析算法性能，并根据实验结果进行算法改进和优化，以提高算法的鲁棒性和准确性。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：1.提出一种基于多特征融合的复杂地面背景下可移动目标识别方法，通过融合目标的颜色、纹理、形状等多种特征，提高目标在复杂背景下的可识别性。
2.提出一种基于深度学习的复杂地面背景下可移动目标识别方法，利用深度神经网络强大的特征学习能力，自动提取目标的深层特征，提高算法的鲁棒性和泛化能力。
3.构建面向复杂地面背景的可移动目标识别系统，并在实际场景中进行测试和评估，验证所提方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. 刘颖,张天骐,王飞,等.复杂场景下多运动目标检测与跟踪算法研究[J].计算机工程与应用,2023,59(14):200-208.
2. 王春,王伟,杨杰,等.复杂背景下基于深度学习的红外弱小目标检测[J].激光与红外,2022,52(11):1484-1492.
3. 孙亮,陈少怀,陈辉,等.复杂背景下基于深度学习的车辆目标识别[J].计算机应用,2021,41(12):3455-3462.
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