选题卡壳？带你从已有研究中快速挖掘计算机与图形学领域的高质量论文方向。

1.基于改进YOLOv8的自动车牌识别系统

https://doi.org/10.3390/technologies12090164

本文构建并实现了一种基于YOLOv8的自动车牌识别系统，同时探究了多种预处理技术对系统性能的影响。

• 选题方向参考

本文工作为后续相关研究提供了多条具有现实意义的研究思路。其一，可围绕极端复杂环境下的车牌识别问题展开深入研究，构建更具针对性的环境建模与自适应识别方法，以进一步提升系统在极端场景中的稳定性。其二，可将研究重点延伸至端侧智能与轻量化部署方向，探索面向嵌入式设备的模型压缩、量化及端到端推理方案，减少对服务器端计算资源的依赖。此外，还可将车牌识别与多目标跟踪、车辆属性识别及交通行为分析相结合，拓展其在智慧交通与城市管理中的综合应用价值。

2.Pix2Next：基于视觉基础模型的RGB到近红外图像转换方法

https://doi.org/10.3390/technologies13040154

本文提出了一种基于视觉基础模型的RGB到近红外图像转换方法，用于实现多光谱图像的高质量生成与扩展。

• 选题方向参考

未来可围绕多光谱图像生成的扩展应用展开研究，一方面，可将现有架构推广至更广泛的多光谱转换任务，例如从RGB向更高维红外光谱 (如扩展红外) 的图像转换；另一方面，在具备额外标注信息 (如目标类别标签或边界框) 的前提下，可引入标签驱动的对比学习机制，对跨光谱映射过程施加更为明确且有效的语义约束，从而增强生成结果在目标结构表征与语义一致性方面的准确性。

3.面向历史灰度卫星影像的地表覆盖制图新方法

https://doi.org/10.3390/technologies13040158

本文提出了一种通过对历史灰度卫星影像进行彩色化，并结合分割模型实现历史建成区土地利用/覆盖信息提取的方法。

• 选题方向参考

未来工作可围绕历史灰度影像彩色化与土地利用/覆盖分析方法的拓展与优化展开。探索更高空间分辨率影像在提升分割精度方面的潜力，并在此基础上研究高分辨率条件下的计算效率与模型轻量化问题；同时，可将研究区域从单一或相对简单的建成区扩展至土地覆盖类型更加复杂、城市形态差异更显著的区域，引入多类别土地利用数据与迁移学习策略以增强模型泛化能力。此外，针对历史影像标注数据匮乏的问题，可重点研究半监督或无监督学习方法；并进一步关注彩色化误差对下游分割任务的影响，通过影像恢复与误差评估机制提升整体鲁棒性。

4.面向室内翻新的混合现实设计系统：基于360°实时流媒体与生成对抗网络的修复方法

https://doi.org/10.3390/technologies12010009

本文提出了一种融合混合现实、减弱现实与生成对抗网络的实时室内翻新设计系统，用于在改造早期阶段，生成基于用户偏好和设计风格的可视化室内装修方案。

• 选题方向参考

未来可围绕高效且低成本的训练数据构建方法展开研究，重点平衡人工草图与自动生成草图在数据质量与适用性方面的差异，以提升模型对非专业草图的泛化能力；同时，可针对生成对抗网络在全景影像室内改造中的应用瓶颈，深入研究更适用于全景图像的编辑与建模方法，尤其是缓解立方体映射带来的边缘畸变问题与大尺度结构修改受限的问题，从而推动面向全景场景的智能室内改造设计方法的发展。

5.一种用于肺癌与结肠癌分类的协同式联邦学习框架

https://doi.org/10.3390/technologies12090151

本文探讨了一种基于联邦学习框架的医学影像分析方法，利用本地模型对肺癌与结直肠癌的组织病理学图像进行隐私保护下的自动分类。

• 选题方向参考

未来研究有必要针对真实医疗场景中普遍存在的非独立同分布数据特性，研究更具鲁棒性的联邦学习策略。进一步引入多模态医学数据，构建更全面的数据表达体系，从而增强模型的泛化能力与临床适用性。同时，结合先进隐私保护技术，对联邦学习过程中的数据安全与信息泄露风险进行系统评估与优化，可为该领域提供更具实践价值与应用前景的研究方向。

6.用于基本行走活动识别的多模态传感器系统分析

https://doi.org/10.3390/technologies13040152

本文通过跨数据集分析多模态可穿戴传感器的人体活动识别数据，系统探讨不同传感器类型、布置位置、特征窗口设置及机器学习模型在行走相关活动识别中的适用性与表现。

• 选题方向参考

后续论文选题可围绕多模态人体活动识别在数据、方法与应用层面的进一步拓展展开。可从构建或引入传感器类型更丰富、活动类别更全面 (尤其包含跌倒相关行为) 的开放式步态数据集入手，系统评估不同数据属性对识别性能的影响。

• Technologies 期刊介绍

主编：Manoj Gupta, National University of Singapore, Singapore 

期刊旨在为新兴的科技趋势提供一个交流平台，包括但不限于机器学习、物联网、新兴材料科学、电子技术、辅助技术等领域。

2024 Impact Factor：3.6

2024 CiteScore：8.5

Time to First Decision：19.1 Days

Acceptance to Publication：3.6 Days

期刊主页：https://www.mdpi.com/journal/technologies