人體運(yùn)動(dòng)目標(biāo)視覺監(jiān)控系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)的開題報(bào)告

人體運(yùn)動(dòng)目標(biāo)視覺監(jiān)控系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)的開題報(bào)告一、選題背景及意義人體運(yùn)動(dòng)目標(biāo)視覺監(jiān)控系統(tǒng)在安防、體育等領(lǐng)域都有著廣泛應(yīng)用。該系統(tǒng)可以通過監(jiān)控?cái)z像頭對(duì)人體目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別和跟蹤，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的安防監(jiān)控。在體育領(lǐng)域，該系統(tǒng)可以對(duì)運(yùn)動(dòng)員進(jìn)行姿態(tài)分析和比較，為教練員提供有價(jià)值的數(shù)據(jù)支持。因此，開發(fā)一款準(zhǔn)確、高效、智能的人體運(yùn)動(dòng)目標(biāo)視覺監(jiān)控系統(tǒng)，對(duì)提高人類生產(chǎn)和生活水平有著重要的意義。二、研究?jī)?nèi)容和方法研究?jī)?nèi)容：1.人體姿態(tài)估計(jì)及跟蹤算法研究，包括對(duì)人體姿態(tài)進(jìn)行檢測(cè)、姿態(tài)分析和跟蹤等。2.基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法研究，包括對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)和定位等。3.監(jiān)控?cái)z像頭的配置和聯(lián)網(wǎng)管理，實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的實(shí)時(shí)監(jiān)控和數(shù)據(jù)采集。研究方法：1.對(duì)目前常用的人體姿態(tài)估計(jì)和跟蹤算法進(jìn)行綜合評(píng)估，并針對(duì)其局限性進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)。2.基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，采用常用的目標(biāo)檢測(cè)算法設(shè)計(jì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的自動(dòng)化檢測(cè)和定位。3.針對(duì)實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的實(shí)時(shí)監(jiān)控和數(shù)據(jù)采集，根據(jù)監(jiān)控?cái)z像頭的特性和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境進(jìn)行合理配置和管理。三、預(yù)期成果1.實(shí)現(xiàn)人體運(yùn)動(dòng)目標(biāo)視覺監(jiān)控系統(tǒng)的搭建和調(diào)試。2.設(shè)計(jì)基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法，并與傳統(tǒng)的人體姿態(tài)估計(jì)和跟蹤算法進(jìn)行比較分析，提高算法的準(zhǔn)確性和效率。3.實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的實(shí)時(shí)監(jiān)控和數(shù)據(jù)采集，為安防和體育等領(lǐng)域提供有價(jià)值的數(shù)據(jù)支持。四、需解決的問題1.建立較為準(zhǔn)確的人體姿態(tài)估計(jì)和跟蹤算法。2.基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)設(shè)計(jì)高效的目標(biāo)檢測(cè)算法。3.實(shí)現(xiàn)對(duì)監(jiān)控?cái)z像頭的聯(lián)網(wǎng)配置和管理，提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。五、研究時(shí)間安排第一年：1.對(duì)目前常用的人體姿態(tài)估計(jì)和跟蹤算法進(jìn)行調(diào)研，并進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)。2.開發(fā)基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法，提高檢測(cè)的準(zhǔn)確性和效率。第二年：1.實(shí)現(xiàn)對(duì)監(jiān)控?cái)z像頭的聯(lián)網(wǎng)配置和管理，以及數(shù)據(jù)采集和存儲(chǔ)。2.搭建人體運(yùn)動(dòng)目標(biāo)視覺監(jiān)控系統(tǒng)，并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)和驗(yàn)證。六、參考文獻(xiàn)1.Chen,Q.,Wang,X.,Peng,P.,&Lu,H.(2018).Humanposeestimationviadeepnetworksoversparsegroundtruth.IEEEtransactionsonimageprocessing,27(4),1866-1878.2.Girshick,R.,Donahue,J.,Darrell,T.,&Malik,J.(2014).Richfeaturehierarchiesforaccurateobjectdetectionandsemanticsegmentation.InProceedingsoftheIEEEconferenceoncomputervisionandpatternrecognition(pp.580-587).3.Ren,S.,He,K.,Girshick,R.,&Sun,J.(2015).FasterR-CNN:Towardsreal-timeobjectdetectionwithregionproposalnetworks.InAdvancesinneuralinformationprocessingsystems(pp.91-99).4.Zhang,X.,&Jiang,S.(2020).Fasthumanposeestimatio