基于人臉檢測(cè)的無(wú)線監(jiān)控視頻濃縮瀏覽技術(shù)研究的開(kāi)題報(bào)告

基于人臉檢測(cè)的無(wú)線監(jiān)控視頻濃縮瀏覽技術(shù)研究的開(kāi)題報(bào)告一、研究背景無(wú)線監(jiān)控技術(shù)在社會(huì)中得到越來(lái)越廣泛的應(yīng)用，是一種實(shí)現(xiàn)現(xiàn)場(chǎng)無(wú)人監(jiān)控，離線實(shí)時(shí)監(jiān)控視頻存儲(chǔ)及智能分析的途徑。然而，隨著采集設(shè)備數(shù)量的增加和監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)，視頻數(shù)據(jù)的管理和處理成為了當(dāng)前的研究熱點(diǎn)。如何針對(duì)視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選、過(guò)濾和優(yōu)化傳輸，是視頻監(jiān)控系統(tǒng)需要攻克的難題。其中，與人臉檢測(cè)相關(guān)的視頻監(jiān)管問(wèn)題尤其重要，因?yàn)橛^察人員人臉時(shí)，可以判斷該區(qū)域是否存在異常情況。因此，對(duì)于監(jiān)控和審核人員來(lái)說(shuō)，偵測(cè)和跟蹤人臉以及提供方法來(lái)加速無(wú)線監(jiān)控視頻的瀏覽尤為重要。二、研究目的本課題旨在研究一種基于人臉檢測(cè)的無(wú)線監(jiān)控視頻濃縮瀏覽技術(shù)，該技術(shù)可以自動(dòng)偵測(cè)視頻中的人臉，在保留重要信息的前提下，將視頻濃縮為關(guān)鍵幀序列，減少數(shù)據(jù)傳輸量和存儲(chǔ)量。同時(shí)，通過(guò)使用實(shí)現(xiàn)追蹤技術(shù)，網(wǎng)絡(luò)視頻監(jiān)控?zé)o線數(shù)據(jù)傳輸可以不受網(wǎng)絡(luò)帶寬影響，提高了數(shù)據(jù)總體傳輸效率和數(shù)據(jù)的處理效率。本論文研究的技術(shù)，旨在為人臉檢測(cè)、視頻壓縮和視頻傳輸領(lǐng)域的技術(shù)提供新思路及實(shí)用的應(yīng)用解決方案。三、研究?jī)?nèi)容1.人臉檢測(cè)該研究旨在選擇合適的人臉檢測(cè)算法，并進(jìn)行深度研究，以達(dá)到在不同復(fù)雜場(chǎng)景下檢測(cè)人員臉部的合理精確性能的目的。2.關(guān)鍵幀選擇算法本研究的關(guān)鍵是如何確定關(guān)鍵幀，這需要一種有效的算法來(lái)進(jìn)行關(guān)鍵幀的選擇，該算法應(yīng)該考慮多種因素，如圖像的差異、關(guān)鍵幀數(shù)量以及其他相關(guān)內(nèi)容。因此，本研究將考慮一種適用于濃縮視頻序列中關(guān)鍵幀篩選的有效算法。3.無(wú)線監(jiān)控視頻濃縮瀏覽技術(shù)本研究的關(guān)鍵技術(shù)是如何在保證數(shù)據(jù)完整性和重要性的情況下實(shí)現(xiàn)視頻數(shù)據(jù)的濃縮，并在數(shù)據(jù)傳輸前進(jìn)行快速排查和處理。因此，我們將實(shí)驗(yàn)性質(zhì)地完成模型的構(gòu)建，以研究相關(guān)技術(shù)。四、研究方法1.數(shù)據(jù)獲取及預(yù)處理：收集無(wú)線監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)，對(duì)所收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括視頻序列切割、數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換以及標(biāo)記。2.人臉檢測(cè)：通過(guò)比較和評(píng)估各種人臉檢測(cè)方法，選出最佳方法，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。3.關(guān)鍵幀選擇：將篩選出的視頻進(jìn)行處理，使用有效的關(guān)鍵幀選擇算法來(lái)確定濃縮后視頻的關(guān)鍵幀。4.深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練：建立視頻濃縮模型，根據(jù)情況，采用多種深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練，以獲取最佳的模型。5.實(shí)驗(yàn)展示：對(duì)所建立的模型進(jìn)行測(cè)試，驗(yàn)證模型的有效性和適用范圍，配以實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)結(jié)果圖表展示。五、研究進(jìn)度安排1.第一階段（1個(gè)月左右）：收集數(shù)據(jù)，確定實(shí)驗(yàn)方案，并基礎(chǔ)成果的研究。2.第二階段（2個(gè)月左右）：進(jìn)行人臉檢測(cè)方法排序，研究關(guān)鍵幀選擇算法，建立人臉檢測(cè)模塊和關(guān)鍵幀選擇模塊。3.第三階段（2個(gè)月左右）：開(kāi)發(fā)基于深度學(xué)習(xí)算法的視頻濃縮模型，并完成實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。4.第四階段（1個(gè)月左右）：整合各階段工作，進(jìn)行模型性能優(yōu)化，修完論文并完成論文的中期檢查。5.第五階段（2個(gè)月左右）：論文撰寫(xiě)及畫(huà)圖處理，答辯準(zhǔn)備和論文修改。六、預(yù)期成果1.提出一種基于人臉檢測(cè)的視頻濃縮技術(shù)，該技術(shù)基于深度學(xué)習(xí)算法，可以有效提高無(wú)線監(jiān)控視頻的數(shù)據(jù)處理效率。2.選擇出人臉檢測(cè)和關(guān)鍵幀選擇算法在實(shí)際場(chǎng)景中的優(yōu)化策略，這對(duì)于通過(guò)異質(zhì)無(wú)線監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)獲取實(shí)時(shí)視頻數(shù)據(jù)和大規(guī)模視頻存儲(chǔ)的