基于視頻和激光點云結合的行人檢測方法的開題報告

基于視頻和激光點云結合的行人檢測方法的開題報告一、研究背景與意義隨著自動駕駛技術的發(fā)展，行人檢測作為其中重要的一部分已經逐漸成為研究熱點。行人檢測領域的研究成果不僅直接關系到汽車自動駕駛的安全性能，還對其他領域的研究起到了重要的參考作用。目前，傳統(tǒng)的行人檢測方法主要基于圖像處理技術，但是其檢測效果容易受到光照、視角等因素影響，且無法準確提取行人的三維信息。因此，基于視頻和激光點云結合的行人檢測方法正在成為研究熱點。二、研究內容本研究主要針對基于視頻和激光點云結合的行人檢測方法展開深入研究，具體研究內容包括以下幾個方面：1.深入研究視頻和激光點云的獲取及處理技術，比較不同技術的優(yōu)劣和適用范圍；2.分析現(xiàn)有的基于視頻和激光點云結合的算法，挑選出適用性較強的算法進行深入研究和探究；3.按照算法的思路，進行實驗驗證，并與現(xiàn)有的傳統(tǒng)行人檢測算法進行比較；4.對研究結果進行分析和總結，提出對該算法的改進建議。三、研究方法1.搜集文獻和資料。綜合研究和分析國內外已有的文獻和資料，了解行人檢測的現(xiàn)狀和基于視頻和激光點云結合的研究進展。2.設計實驗方案。針對研究內容，制定相應的實驗方案，包括數(shù)據采集、數(shù)據處理、算法設計和實驗評估等過程。3.數(shù)據采集和處理。采集行人的視頻和激光點云數(shù)據，并進行預處理和配準。4.算法實現(xiàn)和優(yōu)化。基于已有的算法思路，編寫程序進行算法實現(xiàn)，并根據實驗結果逐步優(yōu)化和改進算法。5.實驗評估和分析。在準備好的數(shù)據集上進行算法評估，對研究結果進行分析和總結，提出改進建議，進一步優(yōu)化算法模型。四、預期成果通過本研究，預期可以實現(xiàn)如下成果：1.對基于視頻和激光點云結合的行人檢測技術進行深入分析與研究，增進對現(xiàn)有行人檢測算法的了解和認識；2.實現(xiàn)基于視頻和激光點云結合的行人檢測算法，并進行有效性評估；3.對研究成果進行總結分析，提出改進建議，進一步優(yōu)化算法模型，擴展算法應用領域；4.產學研結合，推動該領域技術的進一步發(fā)展和應用。五、進度計劃本研究預計歷時一年，計劃如下：第1-3個月：文獻綜述和研究方案設計。第4-6個月：數(shù)據采集、預處理和算法實現(xiàn)。第7-9個月：實驗和結果分析。第10-12個月：總結、改進和論文撰寫。六、參考文獻[1]Huang,W.,&Song,Y.(2019).AReviewofPedestrianDetectionAlgorithmCombinedVideoandLaser.JournalofElectronicMeasurementandInstrumentation,33(6):624-629.[2]Ning,M.,Wang,X.,Sun,Z.,&Yang,J.(2018).PedestriandetectionbasedonLiDARandRGB-Dsensors.ChineseJournalofMechanicalEngineering,31(1):1-12.[3]Wu,J.,Shao,X.,Kuai,W.,&Ju,Z.(2016).Pedestriandetectionbasedondepthimagesandvisualimages.JournalonCommunications,37(5):172-177.[4]Boussema,O.,Fuchs,P.,&Mouaddib,E.(2017).PedestrianDet