視頻檢測系統(tǒng)中的背景檢測及更新算法研究的開題報告

視頻檢測系統(tǒng)中的背景檢測及更新算法研究的開題報告一、研究背景及意義隨著視頻監(jiān)控技術(shù)在各個領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，視頻檢測系統(tǒng)的性能優(yōu)化已成為當(dāng)前研究熱點。背景檢測作為視頻檢測系統(tǒng)中的基礎(chǔ)技術(shù)之一，能夠提取出視頻中的靜態(tài)背景信息，進(jìn)而識別出運動目標(biāo)，為后續(xù)的目標(biāo)跟蹤和識別等任務(wù)提供了重要的支持和保障。因此，對背景檢測算法的研究具有重要的理論和應(yīng)用價值。當(dāng)前，背景檢測算法主要分為基于幀間差分和基于統(tǒng)計建模兩種方法。但是，由于場景的動態(tài)復(fù)雜性、光照變化等因素的干擾，目前的背景檢測算法仍存在一些不足之處，如漏檢、誤檢等問題。針對這些問題，近年來涌現(xiàn)出了一些新的算法，如基于深度學(xué)習(xí)的背景檢測算法、時空背景模型算法等，但這些新算法大多數(shù)存在著復(fù)雜，計算量大等問題。因此，如何從算法新穎性、計算效率、檢測準(zhǔn)確性等方面實現(xiàn)背景檢測算法的優(yōu)化，是目前研究的熱點和難點。本文擬基于幀間差分方法，研究背景檢測中的關(guān)鍵技術(shù)，探討背景信息的更新方法，提高背景檢測算法的準(zhǔn)確性和實時性，為視頻檢測系統(tǒng)的性能提升做出貢獻(xiàn)。二、研究內(nèi)容及方案2.1研究內(nèi)容1.了解背景建模算法的基本原理，包括幀間差分法、自適應(yīng)學(xué)習(xí)法等。2.分析背景建模算法中的誤檢漏檢等問題產(chǎn)生的原因，總結(jié)算法的不足之處。3.研究背景更新算法，分析方法的優(yōu)缺點，采用自適應(yīng)方法結(jié)合人工設(shè)計自適應(yīng)調(diào)整更新背景的頻率，提高檢測的準(zhǔn)確率和實時性。4.實現(xiàn)算法，并對背景建模算法和算法優(yōu)化進(jìn)行實驗分析，評估算法的性能。2.2研究方案1.閱讀相關(guān)的背景建模算法論文、書籍和技術(shù)文獻(xiàn)，充分了解背景建模算法的原理和優(yōu)缺點。2.分析背景建模算法中的重點問題，如誤檢、漏檢、光照變化等，并提出解決方案。3.研究并實現(xiàn)背景更新算法，通過結(jié)合自適應(yīng)方法和人工設(shè)計調(diào)整背景更新頻率，提高算法的實時性和準(zhǔn)確性。4.在公開數(shù)據(jù)集上對算法進(jìn)行測試，并與其他背景建模算法進(jìn)行比較，驗證算法的優(yōu)越性。2.3研究計劃1.第1-2周：查閱相關(guān)文獻(xiàn)，了解視頻檢測系統(tǒng)中背景建模算法的現(xiàn)狀和發(fā)展方向。2.第3-4周：分析背景建模算法中的重點問題，提出解決方案。3.第5-6周：研究背景更新算法，結(jié)合自適應(yīng)算法和人工設(shè)計，提出新的更新方法。4.第7-9周：實現(xiàn)算法，進(jìn)行調(diào)試，并進(jìn)行初步的測試。5.第10-11周：在公開數(shù)據(jù)集上對算法進(jìn)行測試，與其他背景建模算法進(jìn)行比較，驗證算法的優(yōu)越性。6.第12周：總結(jié)實驗結(jié)果，撰寫開題報告，并進(jìn)行匯報。三、預(yù)期研究成果1.基于幀間差分方法的背景建模算法優(yōu)化方案，提高了算法的準(zhǔn)確性和實時性。2.提出了一種自適應(yīng)算法，并結(jié)合人工設(shè)計調(diào)整自適應(yīng)算法的參數(shù)，實現(xiàn)了對背景信息的及時性更新。3.在公開數(shù)據(jù)集上對算法進(jìn)行測試，證明了算法的優(yōu)越性和實用性。四、參考文獻(xiàn)[1]趙佳林,張福鵬,等.視頻中的目標(biāo)檢測研究[J].科技通報,2017,33(3):1-6.[2]史喜龍,劉健,等.深度學(xué)習(xí)在目標(biāo)跟蹤中的應(yīng)用綜述[J].計算機與數(shù)字工程,2016,44(4):579