附件6

电气与动力工程学院本科毕业论文（设计）开题报告表

课题类型：[1]实际工程项目；[2]设计；[3]科研项目；[4]论文；[5] 其它

1.选题意义

道路裂缝检测是道路维护和安全管理的关键环节。随着城市化进程的加速和交通流量的不断增加，道路损坏问题日益突出，其中裂缝是最常见的病害之一。传统的道路裂缝检测主要依靠人工巡查，这种方法不仅效率低下，而且容易受到人为因素的影响，导致检测精度不稳定。因此，利用深度学习技术实现自动化、高效、精确的道路裂缝检测具有重要的现实意义和应用价值。

基于深度学习的道路裂缝检测识别研究，旨在通过构建和优化深度学习模型，实现对道路裂缝的自动识别和定位。本课题选择YOLOv3算法模型作为基础，利用Python编程语言和Pytorch深度学习框架进行开发，具有重要的理论和实践意义。

首先，该研究有助于推动深度学习在智能交通领域的应用发展。通过优化和改进YOLOv3模型，提升其在道路裂缝检测任务中的性能，可以为智能交通系统的构建提供有力支持，推动交通行业的智能化、信息化发展。

其次，该研究有助于提升道路维护和安全管理的效率和质量。通过自动化、精确的道路裂缝检测，可以及时发现和处理道路病害，减少交通事故的发生，保障行车安全。同时，也可以为道路维护部门提供科学的决策依据，优化维护计划，降低维护成本。

最后，该研究对于促进深度学习技术的普及和推广也具有积极意义。通过具体实践，展示深度学习在解决实际问题中的优势和潜力，可以激发更多人对深度学习技术的兴趣和热情，推动其在更多领域的应用和发展。

综上所述，基于深度学习的道路裂缝检测识别研究具有重要的选题意义，不仅有助于推动智能交通领域的发展，提升道路维护和安全管理的效率和质量，还有助于促进深度学习技术的普及和推广。

2.国内外研究现状概述

道路裂缝检测作为道路维护和安全管理的关键环节，一直是国内外学者研究的热点。随着深度学习技术的快速发展，其在道路裂缝检测中的应用也日益受到关注。

在国外，深度学习在道路裂缝检测领域的研究起步较早，并且取得了一系列重要成果。Smith等人率先利用卷积神经网络（CNN）对道路图像进行特征提取，通过训练模型实现了对裂缝的自动识别。他们通过大量实验证明，深度学习模型在提取裂缝特征方面相比传统方法具有更高的准确性和鲁棒性。此外，Zhang等人进一步探索了生成对抗网络（GAN）在道路裂缝检测中的应用。他们利用GAN进行数据增强，生成了更多具有多样性的裂缝图像，有效缓解了数据集规模不足的问题，提高了模型的泛化能力。

在国内，基于深度学习的道路裂缝检测研究也取得了显著进展。李志等提出了一种改进的Faster R-CNN模型，通过优化网络结构和损失函数，提高了裂缝检测的准确性和效率。他们还对模型进行了大量的实验验证，证明了该模型在不同光照和天气条件下的稳定性。另外，王刚等则重点研究了基于YOLOv3的道路裂缝检测方法。他们通过调整模型参数、引入注意力机制以及优化训练策略，使得YOLOv3模型在道路裂缝检测任务中表现出了更高的性能。此外，还有一些学者尝试将深度学习与其他技术相结合，如图像预处理、特征融合等，以进一步提升裂缝检测的准确性和效率。

然而，尽管国内外研究已经取得了一定成果，但道路裂缝检测仍然面临一些挑战和问题。首先，裂缝的形态多样，包括横向裂缝、纵向裂缝、网状裂缝等，这对模型的泛化能力提出了更高要求。其次，光照条件的变化以及复杂背景干扰也会对裂缝检测造成一定影响。此外，实际应用中还需要考虑模型的实时性和计算效率等问题。

因此，未来的研究需要进一步探索如何结合具体应用场景，优化深度学习模型，提高道路裂缝检测的准确性和鲁棒性。同时，还需要关注模型的实时性和计算效率，以满足实际应用的需求。此外，随着新技术的不断涌现，如Transformer等，也可以考虑将其引入道路裂缝检测领域，以进一步提升检测性能。

综上所述，国内外学者在基于深度学习的道路裂缝检测领域已经取得了一定的研究成果，但仍存在一些问题和挑战需要解决。未来研究应继续关注深度学习算法的优化和应用，推动道路裂缝检测技术的进一步发展。

3.主要研究内容

传统的行人重识别主要工作集中在同一模态下的行人重识别上，大部分应用于光源充足的场景。随着视频安防监控 要求的不断提升，为了克服可见光摄像头无法全天候进行使用的缺点，能够切换红外模式的摄像头正在普及。针对昼夜光照条件不同的问题，展开对研究跨模态行人重识别问题的研究。目前，跨模态行人重识别问题面临许多困难与挑战，其中之一就是传统行人重识别中存在的模态内差异的问题，例如低分辨率、遮挡、视角变化等问题在跨模态行人重识别中也依旧存在。本课题基于此问题进行研究，主要内容包括：

第一，了解跨模态行人重识别问题的背景和要解决的问题。通过对综述论文的学习了解，对计算机视觉、多模态相关领域的基础进行简要介绍，并在跨模态行人重识别研究领域归纳国内外研究现状和发展趋势，明确当前面临的问题和挑战，并针对当前存在的问题展开后续研究。

第二，研究解决该问题的途径和方法。通过对当前行人重识别领域国内外研究现状分析，学习当前有关的前沿算法，从特征表示、跨模态重构方法、损失函数研究等方面来考虑减少模态差异，并使用这些算法方法在跨模态行人重识别的公开数据集进行算法性能对比和分析。

第三，找到并下载合适的公开数据集。通过查阅相关了解在跨模态行人重识别领域权威的公开数据集，下载并在此数据集上进行算法实现的验证。经查找了解，拟采用的公开数据集为SYSU-MM01和RegDB。 SYSU-MM01 数据集是2017年为研究跨模态行人重识别问题而提出的公开数据集，它包含了在白天的 4 个用于捕捉 RGB 图像的摄像视域以及在黑暗环境中用于捕捉红外图像的摄像视域，共有 491个不同身份行人的287628张RGB图像和15792张红外图像。RegDB 数据集共有 412 个不同身份的行人，分为 254 个女性和 158 个男性，每个人分别对应 10 张RGB 图像和 10 张红外图像，其中拍摄到 156 个行人的正面，256 个行人的背面。该数据集总共有 4120 张RGB 图像和 4120 张的红外图像。

第四，优化算法。通过对个算法的学习了解，总结各个方法的优缺点，尝试多模态行人重识别算法的改进并进行实验验证其性能，完成跨模态行人重识别的任务。

第五，利用PYQT 或其它 GUI 图形用户界面开发框架设计简单的图形交互界面，对虹膜检测与识别的实验结果进行展示。

4.拟采用的研究思路

4.1研究方法

（1）文献研究法

首先，通过全面收集、整理和分析国内外关于深度学习、计算机视觉以及道路裂缝检测识别领域的论文文献，深入理解深度学习理论、卷积神经网络、目标检测算法等基础知识，并特别关注YOLOv3算法的原理和应用。同时，掌握道路裂缝检测识别领域的研究现状、技术难点和发展趋势，为本课题提供坚实的理论支撑和研究背景。

此外，通过文献研究，了解当前道路裂缝检测识别中常用的数据集和评估指标，为后续实验设计和性能评估提供参考依据。

（2）实验法

在实验阶段，利用Python编程语言和Pytorch深度学习框架，实现基于YOLOv3的道路裂缝检测识别模型。通过调整模型参数、优化训练策略，对模型进行训练和测试，验证模型在道路裂缝检测任务中的性能。

在实验过程中，将采用多种评估指标，如准确率、召回率、F1值等，对模型的性能进行定量评估。同时，结合可视化结果，对模型的检测效果进行直观展示和分析。

此外，为了提升模型的性能和效率，将采用模型剪枝、量化以及数据增强等技术进行实验验证，探究这些方法对模型性能的影响。

在实验过程中，不断对代码进行调试和优化，确保算法的可行性和稳定性。同时，通过查阅相关文献资料，对实验中遇到的问题进行归纳和分析，总结经验教训，不断完善和优化算法。