鲁棒的智能视频监控方法研究的开题报告_第1页
鲁棒的智能视频监控方法研究的开题报告_第2页
鲁棒的智能视频监控方法研究的开题报告_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

鲁棒的智能视频监控方法研究的开题报告一、研究背景及意义随着科技的快速发展，智能视频监控系统已经成为社会安保、交通管理、工业生产和生活场所安全等领域的重要手段。但是，由于监控环境存在多变、复杂、未知因素的干扰，在实际应用中，智能视频监控系统对光照、遮挡、噪声等问题的处理仍然存在诸多困难，影响了系统的鲁棒性能和有效性能。因此，本研究计划开展鲁棒的智能视频监控方法研究，旨在提出一种有效的智能视频监控系统，以应对现实环境条件下的监控问题。一方面，该研究能够改进现有智能视频监控系统的性能，提高系统的可靠性和准确性；另一方面，这些研究成果可以为实际安全生产和社会管理提供技术支持，有着广泛的社会和经济意义。二、研究内容1.分析现有智能视频监控系统存在的鲁棒问题和挑战；2.提出一种基于深度学习的、鲁棒的智能视频监控方法；3.设计并实现鲁棒的视频预处理、目标检测和追踪等关键技术；4.对比实验验证新方法的优劣性，并评估其鲁棒性能和实际可用性。三、研究方法1.实验数据采集：在不同的监控场景下，采集不同的视频数据，并进行预处理，包括去噪、图像增强、边缘检测和颜色分割等；2.目标检测与追踪：采用深度学习算法，设计目标检测和追踪模型，提取并分类监控目标的关键特征；3.模型评估：通过对比实验，对鲁棒的监控方法进行评估，分析性能和可用性。四、预期成果1.研究鲁棒的智能视频监控方法，并能够准确识别屏幕中的目标；2.提高现有智能视频监控系统的鲁棒性能，提高系统的精确度和效率；3.提供一种有效的解决方案，在实际生产和社会管理中得到应用。五、研究难点及解决办法1.监控场景条件复杂多变，涉及到光照、遮挡、噪声等问题，导致数据预处理困难。通过深度学习算法，提高对数据处理的鲁棒性和准确性；2.目标检测和追踪技术需要解决尺度变化、旋转不变性、复杂目标变形等问题。采用多尺度卷积算法等技术，提高目标检测和追踪的精度和鲁棒性。六、研究计划及进度安排第一阶段：调研和理论基础学习（2个月）：1.调研现有智能视频监控系统研究情况；2.学习深度学习算法和目标检测与追踪基础理论。第二阶段：设计和实现监控方法（6个月）：1.数据采集、预处理和数据增强；2.设计和实现目标检测和追踪算法；3.实现实验平台。第三阶段：实验和分析（4个月）：1.设计对比实验，评估算法性能；2.分析实验结果。第四阶段：论文撰写（2个月）：1.总结研究成果；2.撰写论文。七、参考文献[1]芦逢申,马小变,张川.基于深度学习的智能视频监控技术综述[J].中国图像图形学报,2018,23(11):1526-1543.[2]张经纬,刘毅,张承其,等.结合区域的深度学习目标检测算法研究[J].中国图像图形学报,2016,21(2

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