1.好好总结一下当前这个场景下，我们要解决的是什么问题，也就针对要研究的问题进行建模归纳。比如说要实现无人机代替人进行停车收费或者违章停车收费，那么我们要解决的问题是怎么判断汽车停到规定的停车线内开始计时收费？还是要检测这个路段是否有违章标志，再检测车辆是否在规定停车线以外停车？还是其他的情况违停？汽车走后怎么推送收费信息到车主手机上？
可以看到，解决一个问题，可以有好多不同的切入点。所以，最重要的第一步就是找准一个切入点。
2.了解前人的工作，查找学习相关文献。前人往往在我们设想的问题中就已经告诉我们是如何寻找方案的，我们可以对比一下是不是和自己的思路相似。通常情况下，会发现一定的差异性。于是，基于这些差异性，可以提出一些“进阶性”的创新思路。这就是“站在巨人的肩膀上”。
多了解前人的工作，就不会把自己的思想和整个大的方法论孤立起来，能够更好地融入到研究的整个社群中去。
3.选择一种测试数据集和一些“基线方法”（baseline）来进行比较。无论是多么重要的新方法，也无论是什么样的新领域，如果我们不能通过一些标准的数据集，或构造一些值得信赖的数据集，而且和多种方法进行比较，那么这些创新也都无法通过检验。换句话说，我们提出的新方法，新思路再好，必须有意的相对的比较者，最好的比较者是之前提出的，已经使用了的。
把研究的思路应用在自己的日常学习和工作生活中，会让我们的工作变得更严谨。最后，要认清楚自己所研究这项工作或者课题的价值所在，才有做下去的动力。
从研究课题：无人机停车收费来看，由于现在的交通管制依然需要大量人力去管控，国道或者停车场收费还是需要管理人员去收取规定的费用。我们能不能通过无人机这个移动平台，利用图像处理，计算机视觉的技术，检测出违章路段，进而检测出违章停车的车辆的车牌号，并传回到后端进行数据匹配，再告知车主。或者检测车辆在收费停车位后，识别车牌，传回后端进行计时，车离开后将费用发送给车主，完成缴纳费用。
课题很大，但是需要从一个切入点入手，逐个击破，方能算作研究。