多相机视频监控中行人检测与跟踪算法的研究的开题报告_第1页
多相机视频监控中行人检测与跟踪算法的研究的开题报告_第2页
多相机视频监控中行人检测与跟踪算法的研究的开题报告_第3页
全文预览已结束

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

多相机视频监控中行人检测与跟踪算法的研究的开题报告一、选题背景和意义多相机视频监控系统越来越得到广泛应用，它通过在不同位置和角度设置摄像头，对指定区域进行实时监控，能够提高根据局部视野得到的判断的准确度。而在多相机视频监控中，行人检测与跟踪是其中一个重要的研究领域。本研究旨在通过研究行人检测与跟踪算法，构建一个有效的多相机视频监控系统，为城市的安全与管理做出贡献。二、研究内容和方法（1）研究对象本研究的对象是在不同角度、距离和光照条件下的多个摄像头监控区域中的行人。（2）研究内容本研究将围绕以下两个方向展开：a.行人检测：通过计算机视觉技术，研究行人检测算法，提取监控区域中的行人目标，实现对行人的准确检测。b.行人跟踪：利用多摄像头视野重叠的特点，实现对行人的实时跟踪和监控，解决多相机视频监控中行人跨相机造成的丢失问题。（3）研究方法a.行人检测：本研究将使用深度学习方法，在大量行人数据集上进行训练和测试，选择合适的算法模型，提高行人检测的准确度。b.行人跟踪：本研究将采用基于轨迹的算法，建立行人轨迹图像模型，实现对行人的实时跟踪和监控。三、预期成果和应用价值（1）预期成果：a.基于深度学习的行人检测算法模型，具有更高的检测准确率和更快的检测速度。b.基于轨迹的行人跟踪算法模型，可以实现对跨相机行人的实时跟踪。（2）应用价值：a.构建一个多相机视频监控系统，提高城市监测的效率和准确性。b.应用于公共安全管理领域和商业场所管理领域，对于预防犯罪等恶性事件和提高商业管理水平具有重要意义。四、可行性分析（1）数据资源充足：着手研究行人检测与跟踪算法，需要大量的行人数据集，当前已经有很多公开数据集供研究人员使用。（2）技术手段成熟：深度学习和轨迹跟踪等算法已经比较成熟，并且具有较高的实用价值。（3）团队力量强大：本研究有一个高水平的研究团队，成员具有计算机视觉、深度学习以及多相机监控方面的专业背景，能够完成此项研究。五、研究计划和进度安排（1）年度任务划分：a.第一年：研究行人检测算法，训练模型并进行测试。b.第二年：研究行人跟踪算法，建立轨迹模型，并进行测试和对比分析。c.第三年：整合行人检测与跟踪算法，构建多相机视频监控系统，并对系统进行测试、优化和完善。（2）预期进度安排：a.第一年：完成行人检测算法的训练和测试，厘清优化方向和解决方法。b.第二年：完成行人跟踪算法建模和测试，并与其它的算法进行对比分析，找出优点和不足之处。c.第三年：整合行人检测与跟踪算法，完成多相机视频监控系统的构建，并进行系统的测试、优化和完善。六、结论本研究旨在研究行人检测与跟踪的算法，以此构建多相机视频监控系统。本研究将采用深度学习和轨迹跟踪等先进技术，通过三年的研究计划，期望达到以下目标

人人文库> 全部分类> 毕业设计 > 开题报告

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论