自然背景中人造信息的檢測算法的開題報告一、研究背景與意義隨著人類社會的發(fā)展，人類對自然資源的開發(fā)和利用越來越多，人類行為活動對自然生態(tài)環(huán)境產(chǎn)生了越來越深遠的影響，如何有效地保護自然環(huán)境和生態(tài)系統(tǒng)已成為當前和未來社會發(fā)展的重要任務(wù)。為了對自然環(huán)境的狀態(tài)進行監(jiān)測和管理，現(xiàn)代科技已經(jīng)發(fā)展到了可以在遠距離上對自然背景中的信號特征進行精確探測并提取出有用的信息的程度，進而指導決策和管理行動，這要求有一定的圖像處理技術(shù)提供支持。在自然環(huán)境中，人類活動產(chǎn)生的痕跡是常常存在的。例如，道路、建筑、水壩、野營活動遺留的垃圾等都會對自然環(huán)境造成影響，同時也留下了明顯的視覺信號。因此，如何從自然環(huán)境中自動檢測這些人類活動產(chǎn)生的信號，提取出有用的信息，成為了一項重要的研究工作。二、研究內(nèi)容和目標本研究的目標是，針對在自然背景下的人造信息檢測問題，提出一種基于計算機視覺技術(shù)的快速自動檢測算法，實現(xiàn)從圖像/視頻數(shù)據(jù)中自動識別并提取出人造痕跡（例如路面、建筑、垃圾、車輛等）。本研究的內(nèi)容包括以下幾個方面：1.建立自然背景下人造信息檢測的數(shù)據(jù)集本方面工作的目標是采集一批建筑、道路、車輛等人造物體的照片/視頻數(shù)據(jù)，選取一些具有代表性的場景，對其進行標注，并構(gòu)建一個具有開放性的數(shù)據(jù)集，在此基礎(chǔ)上研究相應的人造信息檢測算法。2.探究基于深度學習的自動檢測算法本方面工作的目標是利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（例如CNN、RCNN、SSD等）進行檢測算法的設(shè)計，選取不同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和特征提取方法進行比較，探討其優(yōu)缺點，并結(jié)合實際場景進行算法優(yōu)化和改進。3.研究基于傳統(tǒng)機器學習的自動檢測算法本方面工作的目標是利用傳統(tǒng)機器學習算法，在選擇適當?shù)奶卣飨?，針對特定的人造痕跡進行分類，進行檢測算法的設(shè)計和實現(xiàn)，探究其優(yōu)缺點，并結(jié)合實際場景對算法進行優(yōu)化和改進。4.實現(xiàn)快速自動檢測系統(tǒng)本方面工作的目標是將上述的算法轉(zhuǎn)化為具體的軟/硬件實現(xiàn)，并進行效果和速度的測試，實現(xiàn)快速自動檢測系統(tǒng)，為后續(xù)的自然環(huán)境監(jiān)測和管理提供技術(shù)支持。三、研究方法和技術(shù)路線本研究的方法和技術(shù)路線如下：1.建立自然背景下人造信息檢測的數(shù)據(jù)集a.采集并整理自然背景下的照片/視頻數(shù)據(jù)；b.將數(shù)據(jù)集按照一定的標注規(guī)則標記出建筑、道路、車輛等人造物體的位置信息；c.檢查數(shù)據(jù)集的有效性和完整性，完成數(shù)據(jù)集構(gòu)建。2.探究基于深度學習的自動檢測算法a.選擇合適的深度網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和特征提取方法,對數(shù)據(jù)集進行訓練與測試，并進行模型優(yōu)化；b.結(jié)合實際場景，對模型進行改進。3.研究基于傳統(tǒng)機器學習的自動檢測算法a.選擇合適的特征提取方法和分類模型，對數(shù)據(jù)集進行訓練與測試，探究與深度學習方法的效果優(yōu)劣；b.結(jié)合實際場景，對算法進行改進。4.實現(xiàn)快速自動檢測系統(tǒng)a.將上述算法轉(zhuǎn)化為軟/硬件實現(xiàn)，并測試系統(tǒng)的效果和速度；b.結(jié)合實際場景，對系統(tǒng)進行優(yōu)化和改進。四、預期成果和意義1.建立自然背景下人造信息檢測的數(shù)據(jù)集；2.提出一種基于計算機視覺技術(shù)的快速自動檢測算法，實現(xiàn)從圖像/視頻數(shù)據(jù)中自動識別并提取出人造痕跡，包括基于深度學習和傳統(tǒng)機器學習算法；3.實現(xiàn)快速自動檢測系統(tǒng)，為后續(xù)的自然環(huán)境監(jiān)測和管理提供技術(shù)支持，并在具體的環(huán)