人体运动目标视觉监控系统的研究与实现的开题报告

人体运动目标视觉监控系统的研究与实现的开题报告一、选题背景及意义人体运动目标视觉监控系统在安防、体育等领域都有着广泛应用。该系统可以通过监控摄像头对人体目标进行识别和跟踪，实现自动化的安防监控。在体育领域，该系统可以对运动员进行姿态分析和比较，为教练员提供有价值的数据支持。因此，开发一款准确、高效、智能的人体运动目标视觉监控系统，对提高人类生产和生活水平有着重要的意义。二、研究内容和方法研究内容：1.人体姿态估计及跟踪算法研究，包括对人体姿态进行检测、姿态分析和跟踪等。2.基于深度学习的目标检测算法研究，包括对运动目标进行检测和定位等。3.监控摄像头的配置和联网管理，实现对运动目标的实时监控和数据采集。研究方法：1.对目前常用的人体姿态估计和跟踪算法进行综合评估，并针对其局限性进行优化设计。2.基于深度学习技术，采用常用的目标检测算法设计运动目标检测系统，实现对运动目标的自动化检测和定位。3.针对实现对运动目标的实时监控和数据采集，根据监控摄像头的特性和网络环境进行合理配置和管理。三、预期成果1.实现人体运动目标视觉监控系统的搭建和调试。2.设计基于深度学习的目标检测算法，并与传统的人体姿态估计和跟踪算法进行比较分析，提高算法的准确性和效率。3.实现对运动目标的实时监控和数据采集，为安防和体育等领域提供有价值的数据支持。四、需解决的问题1.建立较为准确的人体姿态估计和跟踪算法。2.基于深度学习技术设计高效的目标检测算法。3.实现对监控摄像头的联网配置和管理，提高系统的稳定性和可靠性。五、研究时间安排第一年：1.对目前常用的人体姿态估计和跟踪算法进行调研，并进行优化设计。2.开发基于深度学习的目标检测算法，提高检测的准确性和效率。第二年：1.实现对监控摄像头的联网配置和管理，以及数据采集和存储。2.搭建人体运动目标视觉监控系统，并进行实验和验证。六、参考文献1.Chen,Q.,Wang,X.,Peng,P.,&Lu,H.(2018).Humanposeestimationviadeepnetworksoversparsegroundtruth.IEEEtransactionsonimageprocessing,27(4),1866-1878.2.Girshick,R.,Donahue,J.,Darrell,T.,&Malik,J.(2014).Richfeaturehierarchiesforaccurateobjectdetectionandsemanticsegmentation.InProceedingsoftheIEEEconferenceoncomputervisionandpatternrecognition(pp.580-587).3.Ren,S.,He,K.,Girshick,R.,&Sun,J.(2015).FasterR-CNN:Towardsreal-timeobjectdetectionwithregionproposalnetworks.InAdvancesinneuralinformationprocessingsystems(pp.91-99).4.Zhang,X.,&Jiang,S.(2020).Fasthumanposeestimatio