智能视频监控系统中目标检测与跟踪关键技术研究的开题报告_第1页
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文档简介

智能视频监控系统中目标检测与跟踪关键技术研究的开题报告一、选题背景:随着社会的发展与进步,视频监控技术在各行各业中的应用越来越广泛,尤其是在安保领域中的作用更加显著。智能视频监控系统的提出,能够更加高效地检测和跟踪目标,提高安全性和便捷性。目标检测和跟踪技术是智能视频监控系统中的关键技术,是保证系统稳定性和可靠性的基础。二、研究内容:本文的研究内容将主要涉及目标检测和跟踪方面的问题。具体来说,将分析不同监控场景下的特点和问题,综合运用计算机视觉和机器学习技术,研究目标检测和跟踪算法,使系统能够更加准确地识别和跟踪目标。三、研究方法:本文将采用数据集训练和算法优化的方法实现目标检测和跟踪功能。首先,将根据不同场景的需求搜集大量的数据集,通过数据预处理和特征提取,训练模型实现目标检测和跟踪功能。同时,将调整不同参数和优化算法,使系统在实际应用中更加稳定和高效。四、预期成果:通过对目标检测和跟踪技术关键问题的深入研究,预计本文将实现以下成果:1.提出适用于不同场景需求的目标检测和跟踪算法;2.建立基于计算机视觉和机器学习的智能视频监控系统,实现更加准确和高效的目标检测和跟踪功能;3.优化和调整算法参数,使系统在不同场景下有较好的适应性和鲁棒性。五、研究意义:本文研究的目标检测和跟踪技术是智能视频监控系统的核心技术,对于提高智能化监控的实时性,准确性和安全性都有着积极的作用。其研究意义主要表现在以下几个方面:1.为智能视频监控系统的建设提供了技术支持,并提高其实际应用中的准确率和效率;2.缩短了安全事故的反应时间和处理时间,提高了对突发事件的应对能力;3.对于智能化监控系统的发展具有一定的推动作用,引领企业开发出更加智能和高效的监控系统,推动行业的发展。六、研究进度:本文计划的研究进度如下:1.文献综述,对目标检测和跟踪技术的研究现状和存在问题进行梳理和分析;2.数据集搜集和预处理,对不同场景的数据进行搜集和处理;3.算法研究和综合,根据不同需求提出适用于不同场景的算法,并综合得出优化方案;4.系统实现,将算法应用于实际系统中,并进行性能测试和结果分析;5.结论撰写和完善论文。七、参考文献:[1]Xiong,Y.,&Tian,Y.(2017).Spatialtemporalgraphconvolutionalnetworksforskeleton-basedactionrecognition.arXivpreprintarXiv:1801.07455.[2]Wang,Y.,Zhang,Z.,Fu,J.,Jiang,Y.G.,Xue,X.,&Sigal,L.(2018).Denserelationalcaptioning:Triple-streamnetworksforvideocaptioning.ProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition,6901-6910.[3]He,K.,Zhang,X.,Ren,S.,&Sun,J.(2016).Deepresiduallearningforimagerecognition.ProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition,770-778.[4]Gkioxari,G.(2020).

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