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文档简介
面向视频监控的行人重检技术研究的开题报告一、研究背景和意义随着城市化的不断发展和人口的不断增长,视频监控系统的应用也越来越广泛。视频监控技术可以提高城市安全管理的效率,预防犯罪,保护公共安全。然而,通过视频监控进行行人重检仍然是一项难题。一方面,在没有行人重检的情况下,监控视频中的异常行为可能被误判为犯罪行为;另一方面,行人重检技术可以帮助补充监控设备的局限性,提高监控范围的精度和覆盖率。因此,开展面向视频监控的行人重检技术研究,具有重要的现实意义和应用价值。二、研究内容和方法本研究旨在探讨面向视频监控的行人重检技术,在此基础上,研究具体问题和解决方法,包括以下内容:1.行人重检需求分析,通过场景分析和实际应用场景的探讨,分析行人重检的需求和应用场景。2.基于深度学习的行人重检算法,针对行人检测、行人重识别等核心问题,研究和开发适用于视频监控场景的算法,通过多个视角和模态数据进行鲁棒性测试和性能优化。3.系统架构设计,对算法进行系统设计,包括前端视频采集和预处理、算法模块和后端数据处理存储等,探究可行的系统实现方案。4.系统实现和测试验证,开发出具体的行人重检系统,并进行实验验证和性能测试。研究方法主要包括:文献调研、场景分析、算法设计和实现、系统架构设计、实验验证等。三、预期成果本研究的预期成果包括:1.建立针对视频监控场景的行人重检需求分析。2.提出具有鲁棒性和实用性的行人检测、行人重识别等算法。3.设计出面向视频监控的行人重检系统,包括前端视频处理和后端数据存储处理。4.系统性能测试与实验验证,验证算法的有效性和系统的性能。四、研究工作计划本研究计划分为以下几个阶段:第一阶段(1-2个月):进行行人重检需求分析和文献调研,明确研究的具体方向和重点。第二阶段(3-6个月):开展行人检测、行人重识别算法研究,验证算法的有效性和鲁棒性。第三阶段(7-9个月):设计行人重检系统的系统架构和具体实现方案。第四阶段(10-12个月):实现行人重检系统并进行性能测试和实验验证。五、可能遇到的问题和解决方案在研究的过程中,可能会遇到以下问题:1.视频采集时的阴影、光线波动等因素会影响行人检测和行人重识别的准确性,如何克服这些影响,提高算法和系统的鲁棒性。解决方案:在算法研究中,提出鲁棒性较强的算法并进行性能优化;在系统设计中,采用现有的相机设备,调整相机角度和设置调节等相关参数,从而减少影响。2.视频数据量大,算法运行时间长,如何提高算法的运行效率,提高行人重检系统的实时性。解决方案:通过算法优化、硬件加速
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