1. 本选题研究的目的及意义

随着计算机视觉技术的飞速发展，基于视觉传感器的标定和目标检测技术在自动驾驶、机器人导航、工业自动化等领域展现出巨大的应用潜力。

视觉传感器作为一种非接触式、信息丰富的感知手段，能够获取场景的图像信息，为目标检测和场景理解提供重要依据。

然而，视觉传感器在实际应用中易受镜头畸变、安装误差等因素影响，导致获取的图像存在失真，进而影响目标检测的精度和可靠性。

2. 本选题国内外研究状况综述

视觉传感器标定和目标检测是计算机视觉领域的两个重要研究方向，近年来取得了显著进展。

国内方面，近年来，国内学者在视觉传感器标定和目标检测方面取得了一系列重要成果。

在标定方面，张正友教授提出的基于平面模板的相机标定方法简化了标定流程，被广泛应用于实际系统中。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题的主要研究内容如下:

1. 主要内容

1.深入研究相机模型与成像原理。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证和系统开发相结合的研究方法，逐步推进研究工作。

1.理论分析阶段：-深入研究相机成像原理、镜头畸变模型以及目标检测算法，为后续的算法设计和系统开发奠定理论基础。

-调研国内外相关领域的最新研究成果，分析现有方法的优缺点，为本研究提供参考和借鉴。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种基于深度学习的视觉传感器标定方法，提高标定精度和效率，并增强对不同场景的适应性。

2.针对具体应用场景，改进现有的目标检测算法，提高算法对复杂环境的鲁棒性和泛化能力，提升目标检测的准确性和可靠性。

3.开发基于视觉传感器的目标检测系统，并在实际场景中进行应用，验证系统的有效性和实用性，为相关领域提供参考和借鉴。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.张志强,周富强,胡钊政,等.基于改进yolov5s的番茄目标检测方法[j/ol].农业机械学报.

2.赵辉,王威,张晓宇,等.基于深度学习的轻量化目标检测算法综述[j].计算机工程与应用,2022,58(17):1-13.

3.陈钱,王强,修春波,等.基于改进yolov4的目标检测算法研究[j].电子测量技术,2022,45(16):99-105.