面向視覺的行人檢測與計數(shù)相關(guān)問題研究的開題報告

面向視覺的行人檢測與計數(shù)相關(guān)問題研究的開題報告一、研究背景隨著城市化進程的不斷加快，城市的交通流量也隨之增加，行人作為城市交通的重要組成部分，成為了研究的熱點之一。而面向視覺的行人檢測與計數(shù)技術(shù)，可以在人力和時間成本上節(jié)約大量資源，成為了當(dāng)前研究的熱門方向。本研究將聚焦于面向視覺的行人檢測與計數(shù)技術(shù)。二、研究目的與意義本研究的目的是利用深度學(xué)習(xí)模型及相應(yīng)算法，對城市中涉及到視覺行人的檢測和計數(shù)進行優(yōu)化和改進，提高行人檢測與計數(shù)的準確率和效率，進而為城市智慧交通發(fā)展提供技術(shù)支撐。該研究對于推動城市智慧交通、提高交通管理效率、減緩城市交通擁堵、改善城市交通安全等方面均有重要意義，也具有一定的實際應(yīng)用價值。三、研究內(nèi)容和方法本研究的主要內(nèi)容包括以下幾個方面：1.對已有的視覺行人檢測與計數(shù)算法進行研究和分析，對其特點、優(yōu)缺點進行總結(jié)，找出其在實際應(yīng)用中可能存在的問題。2.利用深度學(xué)習(xí)模型如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）等進行實驗，構(gòu)建面向視覺的行人檢測與計數(shù)系統(tǒng)。3.研究與優(yōu)化算法，提高系統(tǒng)的檢測準確率和系統(tǒng)的計數(shù)精度。4.在實驗室條件下進行數(shù)據(jù)實驗，對系統(tǒng)的效果進行評估，同時在實際場景測試中進行驗證，進一步優(yōu)化并提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性和實用性。四、預(yù)期成果本研究預(yù)期可以取得以下成果：1.對目前主流的行人檢測與計數(shù)算法進行總結(jié)和分析，找出各算法的優(yōu)缺點和在實際應(yīng)用中可能存在的問題。2.構(gòu)建基于深度學(xué)習(xí)的視覺行人檢測與計數(shù)系統(tǒng)，并對其進行優(yōu)化，提高檢測準確率和計數(shù)精度。3.在實驗室條件下進行數(shù)據(jù)實驗，對系統(tǒng)的效果進行評估，并在實際場景測試中進行驗證，進一步優(yōu)化系統(tǒng)的穩(wěn)定性和實用性。五、研究進展和計劃當(dāng)前，本研究已完成對相關(guān)文獻的查找和閱讀，對目前主流的行人檢測與計數(shù)算法進行了初步的分析和總結(jié)。接下來的工作將圍繞深度學(xué)習(xí)模型的構(gòu)建和算法的優(yōu)化展開。未來的研究工作主要分為以下幾個階段：1.研究深度學(xué)習(xí)模型如CNN、RNN等，構(gòu)建初始的行人檢測與計數(shù)系統(tǒng)。2.進一步優(yōu)化算法，提高系統(tǒng)的檢測準確率和計數(shù)精度。3.在實驗室條件下進行系統(tǒng)的效果評估，并逐步驗證/優(yōu)化系統(tǒng)的穩(wěn)定性和實用性。4.進一步開展相關(guān)研究工作，并將成果反饋給有關(guān)部門和單位，推動研究成果在實際中的應(yīng)用。六、研究難點和挑戰(zhàn)1.對于復(fù)雜的城市場景、光線等特殊情況，如何提高系統(tǒng)的檢測準確率和計數(shù)精度，是本研究的難點之一。2.如何應(yīng)對實驗數(shù)據(jù)集基礎(chǔ)薄弱的情況，為實驗數(shù)據(jù)的構(gòu)建和處理帶來較大的挑戰(zhàn)。3.如何將研究成果轉(zhuǎn)化為實際應(yīng)用，具有一定的技術(shù)和落地難度。七、可行性分析本研究選取的方案和方法在相關(guān)領(lǐng)域已經(jīng)有了初步的研究和應(yīng)用，且有關(guān)研究領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識經(jīng)歷了比較長時間的積累，為本研究的可行性提供了保障。同時，隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展，相關(guān)技術(shù)的實用性和可行性也不斷提高，如深度學(xué)習(xí)算法等已經(jīng)在很多實際應(yīng)用場景中得到了驗證。八、參考文獻[1]RenS,HeK,GirshickR,etal.FasterR-CNN:towardsreal-timeobjectdetectionwithregionproposalnetworks[C]//Advancesinneuralinformationprocessingsystems.2015:91-99.[2]YangX,LiW,OuyangW,etal.End-to-EndPeopleDetectioninCrowdedScenes[J].ComputerVisionandImageUnderstanding,2019.[3]盧尚祖,張峰華,周立新,等.ACF-PAMI:快速而準確的行人檢測算法[J].PatternRecognition,2017(6).[4]WuQ,ZhouXG,ChenWR,etal.Amulti-taskdeeplearningapproachforpedestriandetectionandidentification[J].Neurocomputing,2017,249:201-210.[5]AlduaisAM,XieK,WangW,etal.Real-timecrow