红外图像中车辆目标识别方法研究的开题报告

红外图像中车辆目标识别方法研究的开题报告
一、选题背景和意义：
随着红外传感技术的发展，红外相机已经成为目标检测和识别的重要手段之一。

由于红外传感器能够捕捉到目标表面的红外辐射，因此红外图像中的目标辨识有着广
泛的应用前景，例如军事侦察、火灾监测、工业控制等领域。

目标检测和识别是自动目标跟踪的关键环节，而车辆目标是自动目标跟踪中的重要对象之一。

目前，关于红外图像中的车辆目标识别研究相对较少，需要进一步深入
探究。

因此，本研究将针对红外图像中车辆目标识别展开研究，通过对红外图像进行特征提取和分类，实现车辆目标的自动识别和定位，为自动目标跟踪和目标识别技术的
发展提供新的思路和方法。

二、研究内容和方法：
1. 红外图像中车辆目标的特征提取
通过对红外图像进行滤波、分割、边缘检测等预处理，提取出车辆目标的局部特征和全局特征。

对于局部特征，可采用SIFT、LBP等算法进行提取；对于全局特征，
可采用类SVM、KPCA等算法进行提取。

2. 车辆目标分类算法的研究
根据提取出的特征，采用支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等算法进行分类和识别。

针对红外图像中车辆目标的特点，本研究将针对算法进行优化和改进，提高分类的准确度和鲁棒性。

3. 红外图像中车辆目标的定位
利用定位算法，将识别出的车辆目标在红外图像中进行定位，并输出相应的位置信息。

针对车辆目标在红外图像中的特点，在定位算法中将采用滤波、匹配等方法进
行优化和改进。

三、研究进度计划
本研究预计在两年内完成，具体进度如下：
第一年：
1. 文献阅读和综述，明确研究问题和方法。

2. 红外图像中车辆目标的特征提取，包括：滤波、分割、边缘检测等预处理，局部特征和全局特征的提取。

3. 车辆目标分类算法的研究，包括：SVM、CNN等算法的实现和优化。

第二年：
1. 红外图像中车辆目标的定位，采用滤波、匹配等方法进行优化和改进。

2. 系统测试和算法评估，验证研究成果的有效性和可行性。

3. 写作论文，撰写毕业论文。

四、预期研究成果和意义：
本研究将建立基于红外图像的车辆目标识别系统，具有以下预期成果和意义：
1. 开发出一种有效的红外图像车辆目标识别方法，可应用于军事侦察、火灾监测、工业控制等领域。

2. 在红外图像中实现车辆目标的自动识别和定位，为自动目标跟踪和目标识别技术的发展提供新的思路和方法。

3. 提高了红外图像分析和处理的技术水平，有助于推动红外探测技术的发展和应用。