基于視覺的移動(dòng)機(jī)器人人體檢測(cè)算法研究的開題報(bào)告

基于視覺的移動(dòng)機(jī)器人人體檢測(cè)算法研究的開題報(bào)告一、研究背景移動(dòng)機(jī)器人在服務(wù)機(jī)器人、智能家居、無人駕駛等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，如何使機(jī)器人在人群中進(jìn)行人體檢測(cè)已成為研究熱點(diǎn)。視覺技術(shù)因其非接觸性、低成本、高精度，在人體檢測(cè)領(lǐng)域也得到了廣泛的應(yīng)用。二、研究意義目前基于視覺的人體檢測(cè)算法已有很多研究，但在人群中的檢測(cè)尚需進(jìn)一步研究。研究針對(duì)移動(dòng)機(jī)器人的人體檢測(cè)算法，能夠使機(jī)器人在人群中更精確地進(jìn)行人體檢測(cè)，提高機(jī)器人在人群中的檢測(cè)效率和準(zhǔn)確性。三、研究?jī)?nèi)容本研究主要研究基于視覺的移動(dòng)機(jī)器人人體檢測(cè)算法。研究?jī)?nèi)容包括以下方面：1.基于區(qū)域提議網(wǎng)絡(luò)（R-CNN）的人體檢測(cè)算法。2.基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的人體檢測(cè)算法。3.基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）的人體檢測(cè)算法。4.基于多人檢測(cè)的算法優(yōu)化算法。四、研究方法本研究主要采用以下方法：1.對(duì)現(xiàn)有的人體檢測(cè)算法進(jìn)行調(diào)研和分析，了解其優(yōu)缺點(diǎn)及適用場(chǎng)景。2.通過深度學(xué)習(xí)框架，如TensorFlow、Keras等，實(shí)現(xiàn)常用的人體檢測(cè)算法，并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和性能評(píng)估。3.針對(duì)移動(dòng)機(jī)器人特點(diǎn)，對(duì)人體檢測(cè)算法進(jìn)行優(yōu)化，并基于ROS框架進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。五、預(yù)期結(jié)果本研究預(yù)期結(jié)果為：1.深入研究人體檢測(cè)算法，掌握其原理和實(shí)現(xiàn)方法。2.實(shí)現(xiàn)基于視覺的移動(dòng)機(jī)器人人體檢測(cè)算法，并進(jìn)行性能比較和分析。3.基于實(shí)驗(yàn)結(jié)果，提出相應(yīng)的算法優(yōu)化方法并進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。六、論文結(jié)構(gòu)本文主要分成以下幾個(gè)部分：第一部分：緒論。介紹本論文研究背景、意義和研究?jī)?nèi)容及方法。第二部分：人體檢測(cè)算法綜述。對(duì)目前常用的人體檢測(cè)算法進(jìn)行介紹和評(píng)估。第三部分：基于區(qū)域提議網(wǎng)絡(luò)的人體檢測(cè)算法研究。介紹R-CNN算法及其在人體檢測(cè)中的應(yīng)用。第四部分：基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人體檢測(cè)算法研究。介紹CNN算法及其在人體檢測(cè)中的應(yīng)用。第五部分：基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人體檢測(cè)算法研究。介紹DNN算法及其在人體檢測(cè)中的應(yīng)用。第六部分：基于多人檢測(cè)的算法優(yōu)化算法研究。介紹多人檢測(cè)算法優(yōu)化算法及其在人體檢測(cè)中的應(yīng)用。第七部分：實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析。對(duì)各算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和性能