1. 本选题研究的目的及意义
随着智能驾驶技术的快速发展，对车辆周围环境的感知和理解能力提出了更高的要求。
信号相似性比对作为一项关键技术，在智能驾驶的多个领域中发挥着重要作用。
本选题旨在研究面向智能驾驶的信号相似性比对方法，提升智能驾驶系统对环境的感知、决策和控制能力。
2. 本选题国内外研究状况综述
信号相似性比对是信号处理领域的一个经典问题，在语音识别、图像处理、生物信息学等领域已有广泛应用。
近年来，随着智能驾驶技术的兴起，信号相似性比对在该领域的应用研究也日益增多。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.智能驾驶应用场景下信号相似性比对需求分析：深入分析智能驾驶中的典型应用场景，例如目标识别、轨迹预测、环境感知等，明确不同场景下对信号相似性比对的要求，包括信号类型、数据规模、实时性要求、精度要求等。
2.信号相似性比对方法研究：针对智能驾驶应用场景的特点，研究高效、鲁棒的信号相似性比对方法。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研与分析：收集并研读国内外关于信号相似性比对、智能驾驶等领域的文献资料，了解相关领域的最新研究进展、现有方法的优缺点以及未来发展趋势，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.智能驾驶应用场景分析：深入分析智能驾驶中的典型应用场景，例如目标识别、轨迹预测、环境感知等，明确不同场景下对信号相似性比对的要求，包括信号类型、数据规模、实时性要求、精度要求等，为后续的算法设计提供依据。
3.信号相似性比对方法设计：针对智能驾驶应用场景的特点，设计高效、鲁棒的信号相似性比对方法。
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.提出面向智能驾驶应用场景的信号相似性比对方法：针对智能驾驶系统对信号相似性比对的特定需求，例如高精度、实时性、鲁棒性等，提出新的信号相似性比对方法，以克服现有方法在复杂交通环境下的局限性。
2.研究基于深度学习的信号相似性比对方法：探索深度学习模型在信号相似性比对中的应用，例如利用卷积神经网络、循环神经网络等模型学习信号的深层特征表示，并通过Siamese网络结构进行相似性判断，以提高算法的鲁棒性和泛化能力。
3.探索多传感器融合的信号相似性比对方法：针对智能驾驶系统中通常使用多个传感器的情况，研究如何有效融合来自不同传感器的信息，以提高相似性比对的准确性和可靠性。
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] 王 磊, 黄沛霖, 陈 超, 等. 基于改进特征金字塔的车辆跟踪算法[J]. 交通运输工程学报, 2022, 22(1): 114-123.
[2] 刘 鹏, 张 岩, 李 阳, 等. 基于改进PointNet 网络的点云配准算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2022, 52(2): 581-588.
[3] 孙 浩, 王 勇, 张 旭, 等. 基于改进YOLOv3的车辆检测方法[J]. 计算机应用研究, 2021, 38(11): 3300-3305.
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