嵌入式智能監(jiān)控系統(tǒng)中人體目標檢測與跟蹤的開題報告

嵌入式智能監(jiān)控系統(tǒng)中人體目標檢測與跟蹤的開題報告一、選題背景與意義近年來，隨著智能監(jiān)控技術的發(fā)展，人體目標檢測和跟蹤已經成為一項重要的應用技術。隨著社會和經濟的發(fā)展，各種公共場所的監(jiān)控需求日益增加，如銀行、商場、學校、醫(yī)院等，這些場所對于監(jiān)控系統(tǒng)的可靠性和功能性要求越來越高。人體目標檢測和跟蹤是智能監(jiān)控系統(tǒng)中的一個關鍵環(huán)節(jié)，其主要作用是自動地捕捉和跟蹤身影，拍攝照片或視頻并進行數據分析，提高監(jiān)控系統(tǒng)的自動化程度，減輕人工勞動和管理難度。因此，在智能監(jiān)控技術研究領域中，人體目標檢測和跟蹤已成為一個研究熱點。本研究旨在設計一種嵌入式智能監(jiān)控系統(tǒng)，能夠實現人體目標檢測和跟蹤，提高智能監(jiān)控系統(tǒng)的可靠性和功能性，為公共場所的安全保障提供有力的技術支持。二、國內外研究現狀目前，人體目標檢測和跟蹤技術已經成為計算機視覺和模式識別領域研究的熱點。國內外已有很多研究機構和學者在此領域深入探索，并取得了一定的研究成果。（1）人體目標檢測人體目標檢測算法通常包括背景建模、運動檢測、輪廓檢測、形狀檢測和外形特征檢測等。其中，基于神經網絡的目標檢測算法是目前比較熱門的方法，如基于深度學習的目標檢測算法（如YOLO、FasterR-CNN）、基于卷積神經網絡的目標檢測算法（如R-FCN）等。（2）人體目標跟蹤人體目標跟蹤算法通常包括基于運動模型的目標跟蹤算法、基于特征點匹配的目標跟蹤算法、基于圖像分割的目標跟蹤算法等。其中，基于卷積神經網絡的目標跟蹤算法（如SiamFC、SiamRPN）近年來備受關注。三、研究內容與方法本研究旨在設計一種嵌入式智能監(jiān)控系統(tǒng)，能夠實現人體目標檢測和跟蹤。具體研究內容包括：（1）設計并實現一種基于神經網絡的人體目標檢測算法，能夠實現實時檢測目標并提取目標圖像。（2）設計并實現一種基于神經網絡的人體目標跟蹤算法，能夠實現目標的實時跟蹤，并對目標進行特征提取和分析。（3）在嵌入式設備上實現人體目標檢測和跟蹤算法，并結合攝像頭實時采集圖像數據，獲取監(jiān)控畫面上的目標信息，實現智能監(jiān)控系統(tǒng)的自動化操作。研究方法包括：（1）收集相關文獻資料，了解目前已有的人體目標檢測和跟蹤算法的研究成果。（2）分析目前已有的人體目標檢測和跟蹤算法的優(yōu)缺點，結合智能監(jiān)控系統(tǒng)的特點，選擇合適的算法進行設計和實現。（3）選擇合適的硬件平臺和軟件環(huán)境，通過嵌入式軟件開發(fā)技術，實現人體目標檢測和跟蹤算法在嵌入式設備上的運行。四、預期結果及意義本研究預期將針對智能監(jiān)控系統(tǒng)中的人體目標檢測和跟蹤問題，設計一種有效的算法，并在嵌入式設備上實現算法的快速運行。預期研究成果如下：（1）設計并實現基于神經網絡的人體目標檢測和跟蹤算法，并在嵌入式設備上實現算法的應用。（2）測試驗證所設計的算法在實際監(jiān)控系統(tǒng)中的可行性和有效性。預期研究成果對于智