基于圖像序列的行人檢測與跟蹤算法的研究的開題報(bào)告

基于圖像序列的行人檢測與跟蹤算法的研究的開題報(bào)告一、研究背景及意義隨著城市化的進(jìn)程，人口不斷增長，城市交通狀況越來越擁堵，導(dǎo)致交通事故頻發(fā)。因此，研究行人檢測及跟蹤技術(shù)有著十分重要的意義。此外，行人檢測及跟蹤技術(shù)也在視頻監(jiān)控、自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。二、研究內(nèi)容本研究將基于圖像序列，研究行人檢測與跟蹤算法。具體研究內(nèi)容包括：（1）基于深度學(xué)習(xí)的行人檢測算法研究，探究不同框架下的性能比較；（2）基于多目標(biāo)跟蹤技術(shù)對(duì)行人進(jìn)行跟蹤；（3）研究行人跟蹤算法在不同復(fù)雜場景下的魯棒性問題；（4）將所研究的行人檢測與跟蹤算法應(yīng)用到實(shí)際場景中，進(jìn)行性能評(píng)估。三、研究方法本研究將基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，結(jié)合目標(biāo)跟蹤技術(shù)，構(gòu)建行人檢測與跟蹤算法。具體方法包括：（1）對(duì)常用的目標(biāo)檢測框架進(jìn)行研究與探究，如YOLO、SSD、FasterR-CNN等；（2）采用多目標(biāo)跟蹤算法對(duì)行人進(jìn)行跟蹤，如MOT、SORT、DeepSORT等；（3）研究算法在不同復(fù)雜場景下的魯棒性問題，如遮擋、光照變化等；（4）將研究所得到的算法應(yīng)用到實(shí)際場景中進(jìn)行性能評(píng)估。四、預(yù)期結(jié)果本研究預(yù)期結(jié)果包括：（1）設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)基于深度學(xué)習(xí)的行人檢測算法，探究不同目標(biāo)檢測框架下算法的性能比較；（2）應(yīng)用多目標(biāo)跟蹤技術(shù)，進(jìn)行行人跟蹤，并研究算法在不同場景下的魯棒性問題；（3）將所研究的行人檢測與跟蹤算法應(yīng)用到實(shí)際場景中，進(jìn)行性能評(píng)估；（4）撰寫學(xué)位論文及發(fā)表學(xué)術(shù)論文。五、研究計(jì)劃階段|任務(wù)|時(shí)間-|-|-第一階段|文獻(xiàn)調(diào)研|2022.3-2022.4|熟悉深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測基礎(chǔ)知識(shí)||研究行人跟蹤技術(shù)|第二階段|算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)|2022.5-2022.9|設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)基于深度學(xué)習(xí)的行人檢測算法||實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)跟蹤算法，對(duì)行人進(jìn)行跟蹤|第三階段|性能評(píng)估與優(yōu)化|2022.10-2023.3|將研究所得算法應(yīng)用于實(shí)際場景中，進(jìn)行性能評(píng)估||探究算法在不同場景下的魯棒性問題|第