目前读硕士，年底就要毕业了，论文刚开题。想法是研究基于深度学习的图像识别，方向是研究无人机图像的识别，我的想法是找一些无人机图像的数据集，然后用卷积神经网络进行目标检测和识别。导师说这个已经很成熟了，没有创新点。我就说我制作一些特定目标的数据集，比如武器装备的数据集，然后可以识别出武器的型号，导师说也不算创新。
我又问什么叫创新，他说识别阴雨条件下，大雾条件下，不同角度条件下，不同距离条件下的目标识别。我说要想识别阴雨条件，那就给我阴雨条件下的数据集。他说没有，让我从特征提取、图像去噪方面想办法，多种方法结合起来。现在想请教一下，特殊条件下的目标识别到底应该怎么做，是找数据集，还是说提取特征，求指教。目前开题不过，慌的一比。
