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文檔簡介
面向視頻監(jiān)控的行人重檢技術(shù)研究的開題報(bào)告一、研究背景和意義隨著城市化的不斷發(fā)展和人口的不斷增長,視頻監(jiān)控系統(tǒng)的應(yīng)用也越來越廣泛。視頻監(jiān)控技術(shù)可以提高城市安全管理的效率,預(yù)防犯罪,保護(hù)公共安全。然而,通過視頻監(jiān)控進(jìn)行行人重檢仍然是一項(xiàng)難題。一方面,在沒有行人重檢的情況下,監(jiān)控視頻中的異常行為可能被誤判為犯罪行為;另一方面,行人重檢技術(shù)可以幫助補(bǔ)充監(jiān)控設(shè)備的局限性,提高監(jiān)控范圍的精度和覆蓋率。因此,開展面向視頻監(jiān)控的行人重檢技術(shù)研究,具有重要的現(xiàn)實(shí)意義和應(yīng)用價(jià)值。二、研究內(nèi)容和方法本研究旨在探討面向視頻監(jiān)控的行人重檢技術(shù),在此基礎(chǔ)上,研究具體問題和解決方法,包括以下內(nèi)容:1.行人重檢需求分析,通過場景分析和實(shí)際應(yīng)用場景的探討,分析行人重檢的需求和應(yīng)用場景。2.基于深度學(xué)習(xí)的行人重檢算法,針對行人檢測、行人重識別等核心問題,研究和開發(fā)適用于視頻監(jiān)控場景的算法,通過多個(gè)視角和模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行魯棒性測試和性能優(yōu)化。3.系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì),對算法進(jìn)行系統(tǒng)設(shè)計(jì),包括前端視頻采集和預(yù)處理、算法模塊和后端數(shù)據(jù)處理存儲等,探究可行的系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)方案。4.系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)和測試驗(yàn)證,開發(fā)出具體的行人重檢系統(tǒng),并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和性能測試。研究方法主要包括:文獻(xiàn)調(diào)研、場景分析、算法設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)、系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)、實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證等。三、預(yù)期成果本研究的預(yù)期成果包括:1.建立針對視頻監(jiān)控場景的行人重檢需求分析。2.提出具有魯棒性和實(shí)用性的行人檢測、行人重識別等算法。3.設(shè)計(jì)出面向視頻監(jiān)控的行人重檢系統(tǒng),包括前端視頻處理和后端數(shù)據(jù)存儲處理。4.系統(tǒng)性能測試與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,驗(yàn)證算法的有效性和系統(tǒng)的性能。四、研究工作計(jì)劃本研究計(jì)劃分為以下幾個(gè)階段:第一階段(1-2個(gè)月):進(jìn)行行人重檢需求分析和文獻(xiàn)調(diào)研,明確研究的具體方向和重點(diǎn)。第二階段(3-6個(gè)月):開展行人檢測、行人重識別算法研究,驗(yàn)證算法的有效性和魯棒性。第三階段(7-9個(gè)月):設(shè)計(jì)行人重檢系統(tǒng)的系統(tǒng)架構(gòu)和具體實(shí)現(xiàn)方案。第四階段(10-12個(gè)月):實(shí)現(xiàn)行人重檢系統(tǒng)并進(jìn)行性能測試和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。五、可能遇到的問題和解決方案在研究的過程中,可能會遇到以下問題:1.視頻采集時(shí)的陰影、光線波動等因素會影響行人檢測和行人重識別的準(zhǔn)確性,如何克服這些影響,提高算法和系統(tǒng)的魯棒性。解決方案:在算法研究中,提出魯棒性較強(qiáng)的算法并進(jìn)行性能優(yōu)化;在系統(tǒng)設(shè)計(jì)中,采用現(xiàn)有的相機(jī)設(shè)備,調(diào)整相機(jī)角度和設(shè)置調(diào)節(jié)等相關(guān)參數(shù),從而減少影響。2.視頻數(shù)據(jù)量大,算法運(yùn)行時(shí)間長,如何提高算法的運(yùn)行效率,提高行人重檢系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性。解決方案:通過算法優(yōu)化、硬件加速
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