全文总字数：2023字

1. 研究目的与意义及国内外研究现状

随着人工智能的发展.车载系统也变得越来越先进,但是在路遇人行横道时司机还是要自己根据当时情况来做出判断。本篇文章就是以此做出相关研究，可以帮助人们解决此类问题。目的就是利用卷积神经网络处理图像的方法确认行车时车前是否有行人，如果有行人确定行人目标从而对司机进行提示，辅助司机做出正确判断。此外，目前智能机器人也在迅猛发展，此项研究还可以推动智能机器人的发展。它的意义在于能够让司机专心驾驶，减少行人对行车的阻碍，从而达到减少交通事故。另一方面，可以加块智能机器人投入人们生活的进程。

国内外研究现状

目前基于卷积神经网络图像分类系统虽然很多，而且在识别效果上非常不错。但其中一些基本问题仍然没有得到很好的解决，主要表现在两个方面：第一、尚未形成一套完整的通用理论。现在许多识别系统都是根据特定的数据库进行特别的设计网络的深度和层次，通过不断的摸索发现最佳的参数和优化算法，人为因素比较大，也没有较系统的理论阐述影响卷积神经网络识别效果的因素。第二、现有的方法尚存在一些缺陷。特别是对自然图像进行分类识别时，对卷积神经网络的初始状态参数以及寻优算法的选取，会对网络训练造成很大影响，选择不好会造成网络的不工作，或者有可能陷入局部极小、欠拟合、过拟合等诸多问题。

2. 研究的基本内容

1.为什么利用卷积神经网络判断行人目标，相比较其他算法这种算法的优势是什么？

首先，卷积神经网络的权值共享网络结构使之更类似于生物神经网络，降低了网络模型的复杂度，减少了权值的数量。其次，图像可直接作为网络的输入，避免传统算法中复杂的特征提取和数据重建过程。还有就是卷积神经网络的局部感受野方法、权值共享以及下采样等手段，对图像的位移不变形、旋转不变性都有很大优势，而且卷积神经网络模型应用错误率相对较低。

2.如何对图像信息进行采集判断？

3. 实施方案、进度安排及预期效果

实施方案

1开题报告撰写2019.1.2-2019.3.10查阅相关资料，完成开题报告，查找并阅读相关英文文献并完成翻译。

2论文概要设计2019.3.11-2019.3.15对论文中的算法进行相应了解。查阅相关资料，在此过程对论文有一定程度的了解，对将要书写的论文有确定的提纲。

4. 参考文献

[1] 燕飞跃.基于cnn的书法风格识别[d].太原理工大学.2018

[2] 陆凯笛.基于cnn树的商标识别算法研究[d].华中科技大学.2018

[3] ala mhalla najoua essoukri ben amara sami gazzah thierry chateau houda maamatou.smc faster r-cnn: toward a scene-specialized multi-object detector[j].computer vision and image understanding: cviu.2017,164():3-15