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文档简介

基于混合高斯模型的智能视频多目标检测算法研究的开题报告一、选题背景随着视频监控技术的不断进步，视频监控系统已广泛应用于各种场景，如公共安全、交通管理、工业生产等。在视频监控系统中，多目标检测（MultipleObjectDetection，MOD）作为一项重要的技术，能够对监控画面中的多个目标进行准确快速的识别和追踪，为其他的应用如智能交通、智能安防等提供更好的技术支持。当前，多目标检测算法主要分为两类：基于特征的算法和基于深度学习的算法。尽管基于深度学习的目标检测算法在准确率方面取得了巨大成功，但因其需要大量的数据集和训练时间，在数据集有限、实时性要求较高等场景中存在不足。而基于特征的算法则存在对场景和光照的依赖以及易受到噪声干扰的问题。混合高斯模型（MixtureofGaussian，MoG）是一种常用的数据模型，可以准确地描述多峰分布的数据集，同时对于异常值也能有一定的鲁棒性。本课题将利用MoG模型来设计一种基于特征的智能视频多目标检测算法，以解决现有算法的不足。二、研究目的、意义和方法本课题旨在提出一种基于混合高斯模型的智能视频多目标检测算法，具体目的包括：1.提高现有多目标检测算法的准确度针对现有多目标检测算法在复杂背景、光照变化等情况下识别率不高的问题，本课题将利用MoG模型来进行目标检测，增强算法的鲁棒性，并提高准确度。2.保证算法的实时性基于深度学习的目标检测算法需要大规模的数据集和训练时间，难以满足实时性要求。本课题将针对MoG模型进行优化，从而保证算法具有较高的实时性。3.适用于各种监控场景本课题的算法将采用基于特征的方法，并结合MoG模型，对于各种监控场景都能够有效地进行目标检测，具有较强的适用性。本课题采用实验研究方法，具体步骤为：1.采集数据集从不同场景中采集监控视频，建立本课题数据集用于测试和评估算法。2.提取特征采用经典的特征提取方法，如HOG和LBP等，从视频监控画面中提取特征。3.MoG模型学习针对提取的特征，使用MoG模型进行学习，以对多峰分布数据进行建模。4.目标检测对于从视频监控画面中提取的特征，采用MoG模型进行检测，在检测到目标时，进行目标追踪。三、研究计划第一年：1.完善文献研究，并调研目前多目标检测领域的研究现状与未来发展趋势。2.收集数据集并提取特征，完成MoG模型的学习。第二年：1.完成基于混合高斯模型的智能视频多目标检测算法的设计，并进行实验分析。2.对算法进行优化，提高算法的实时性和准确度。第三年：

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