遥感图像目标检测算法设计与软件实现开题报告

1. 研究目的与意义

随着遥感技术的发展，遥感图像的获取、处理和分析能力不断提升，成为现代地理信息科学的重要组成部分。遥感图像目标检测是遥感图像处理和分析的重要研究领域之一，具有广泛的应用前景和重要的理论意义。

遥感图像目标检测的目的是在遥感图像中自动识别和定位感兴趣的目标物体，如道路、建筑、交通工具等，为地理信息系统、城市规划、军事侦察、环境监测等领域提供关键的信息。

近年来，深度学习算法在遥感图像目标检测中的应用引起了广泛关注，通过自动学习特征和模型优化，使得遥感图像目标检测的准确性和鲁棒性得到较大提高。因此，研究遥感图像目标检测算法的设计和优化，具有重要的现实意义和应用价值。

2. 研究内容和预期目标

本课题的主要研究内容是，通过使用卷积神经网络，实现遥感图像目标检测的功能。具体内容包含：

1.获取遥感图像目标检测数据集；

2.掌握卷积神经网络等机器学习检测方法基本原理；

3. 研究的方法与步骤

(1) 数据准备和预处理：获取遥感图像数据集，预处理图像数据，使图像数据更加适合进行目标检测算法的设计。

(2) 相关技术与方法分析：对目前流行的遥感图像目标检测算法进行分析和总结，分析其优缺点及适用情况，同时了解相关的图像处理技术和机器学习方法。

(3) 算法设计与实现：基于对相关技术和方法的分析，设计出适合遥感图像目标检测的算法，并对算法进行实现和优化，提升算法的效率和精度。

4. 参考文献

[1] 李旻谕.基于深度学习的遥感图像目标检测算法研究[d].电子科技大学,2022.

[2] 汪鹏,辛雪静,王利琴,刘瑞.基于yolov3的光学遥感图像目标检测算法[j].激光与光电子学进展,2021,58(20):509-517.

[3] 柯青青,李润生,胡庆,牛朝阳,刘伟.基于yolov3深度卷积神经网络的遥感图像飞机目标识别[j].信息工程大学学报,2020,21(05):526-533.

5. 计划与进度安排

(1)2024.1.13-2024.2.18

了解毕设相关要求，完成任务书的撰写。

(2)2024.2.19-2024.3.20