计算机视觉技术论文选题，基于深度学习的城市交通场景目标检测与识别技术研究与应用

本文目录导读：

1. 相关工作

随着城市交通问题的日益突出，城市交通场景的目标检测与识别技术在智能交通系统中的应用越来越广泛，本文针对城市交通场景中目标检测与识别的难点，提出了一种基于深度学习的目标检测与识别方法，通过对比分析多种深度学习模型，优化模型结构，提高检测与识别的准确率和实时性，实验结果表明，该方法在城市交通场景目标检测与识别方面具有较好的性能。

随着城市化进程的加快，城市交通问题日益突出，交通事故频发，给人们的生命财产安全带来严重威胁，近年来，计算机视觉技术在智能交通系统中的应用越来越广泛，其中城市交通场景的目标检测与识别技术成为研究热点，通过准确识别城市交通场景中的各类目标，有助于提高交通管理效率，降低交通事故发生率。

图片来源于网络，如有侵权联系删除

相关工作

1、深度学习在目标检测中的应用

近年来，深度学习技术在目标检测领域取得了显著成果，基于深度学习的目标检测方法主要分为两类：一类是两阶段检测方法，如R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等；另一类是一阶段检测方法，如YOLO、SSD等，这些方法在目标检测任务上取得了较好的性能，但在实时性方面仍有待提高。

2、深度学习在目标识别中的应用

深度学习在目标识别领域也取得了显著成果，常见的目标识别方法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，近年来，随着卷积神经网络的发展，基于深度学习的目标识别方法在图像分类、目标检测等领域取得了较好的性能。

三、基于深度学习的城市交通场景目标检测与识别方法

图片来源于网络，如有侵权联系删除

1、模型结构优化

针对城市交通场景目标检测与识别的难点，本文提出了一种基于深度学习的目标检测与识别方法，采用Faster R-CNN作为基础网络，对模型结构进行优化，通过引入多尺度特征融合、残差网络等技巧，提高检测与识别的准确率。

2、数据增强

为了提高模型在复杂场景下的泛化能力，本文采用数据增强技术，通过对原始图像进行旋转、缩放、裁剪等操作，增加数据集的多样性。

3、实验与分析

图片来源于网络，如有侵权联系删除

本文在公开数据集上进行了实验，包括COCO、KITTI等，实验结果表明，本文提出的方法在目标检测与识别任务上取得了较好的性能。

本文针对城市交通场景目标检测与识别的难点，提出了一种基于深度学习的目标检测与识别方法，通过对比分析多种深度学习模型，优化模型结构，提高检测与识别的准确率和实时性，实验结果表明，该方法在城市交通场景目标检测与识别方面具有较好的性能，在今后的工作中，我们将进一步研究模型优化、实时性提升等方面，以期为城市交通智能管理系统提供更好的技术支持。

标签： #计算机视觉技术论文