监控场景下的视频浓缩与行人属性分类研究的开题报告

监控场景下的视频浓缩与行人属性分类研究的开题报告一、研究背景安全监控已经成为社会治理中不可缺少的一环，监控摄像机已广泛应用于各个领域。目前，监控摄像头中的视频数据的数量正在迅速增加，导致视频分析系统需要处理大量的数据以提取有用的信息。在监控场景下对视频进行浓缩和行人属性分类是关键的技术之一，可以帮助安全监控系统更高效地工作。二、研究内容和意义本研究旨在将深度学习技术应用于监控场景下的视频浓缩与行人属性分类，该研究内容包括以下两个主要方面：（1）视频浓缩视频浓缩是指在不降低重要信息的情况下减少视频数据的数量。本研究将探讨深度学习技术在视频浓缩中的应用，通过对视频进行特征提取和压缩来实现视频浓缩，从而减少视频数据的存储和传输成本。（2）行人属性分类行人属性分类是指对监控场景下的行人进行属性分类，如性别、年龄、衣着颜色等。本研究将探讨深度学习技术在行人属性分类中的应用，通过对行人图像进行特征提取和分类来实现行人属性分类，从而提高安全监控系统的识别准确率。本研究的意义在于提出了一种有效的监控场景下的视频浓缩和行人属性分类方法，可以帮助安全监控系统更好地发挥作用，提高安全监控系统的可靠性。三、研究方法本研究将采用以下两个主要方法：（1）视频浓缩方法本研究将采用深度学习技术，在视频中提取关键帧，并使用这些帧来表示整个视频。这可以减少视频数据的数量，从而实现视频浓缩的目的。在这个过程中，本研究还将提出一种基于残差网络的方法来提高浓缩视频的质量。（2）行人属性分类方法本研究将采用深度学习技术，在监控场景下的图像中提取行人的特征，并将这些特征用于行人属性分类。在这个过程中，本研究还将提出一种基于CNN的方法来提高行人属性分类的精度。四、研究计划本研究将分为以下三个阶段：（1）研究视频浓缩方法，包括深度学习特征提取和使用残差网络进行浓缩的方法，完成演示（2个月）。（2）研究行人属性分类方法，包括深度学习特征提取和使用CNN进行分类的方法，完成演示（2个月）。（3）测试和评估研究方法的性能，包括与现有方法进行比较，验证方法的可行性和有效性，完成论文写作和提交，至少需要2个月。五、预期成果本研究预计达到以下成果：（1）提出一种新的基于深度学习的视频浓缩方法，并在实验中证明其有效性。（2）提出一种新的基于CNN的行人属性分类方法，并在实验中证明其有效性。（3）在现有技术的基础上，提高安全监控系统的可靠性，从而更好地服务于社会治理。六、参考文献[1]HongweiYin,XiaomingLiu,ZhenLei,ShengcaiLiao,StanZ.Li,Objectdetectionfromscratchwithdeepsupervision,arXivpreprintarXiv:1412.6856(2014).[2]MingfeiGao,BojunLiu,JunjieYan,JianSun,RepresentationLearningviaDual-AutoencoderforZero-ShotRecognition,arXivpreprintarXiv:1803.10720(2018).[3]LingfeiWu,JiaxiangWu,JunjieYan,JianSun,DeepImage