智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中目標檢測與跟蹤關鍵技術研究的開題報告

智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中目標檢測與跟蹤關鍵技術研究的開題報告一、選題背景：隨著社會的發(fā)展與進步，視頻監(jiān)控技術在各行各業(yè)中的應用越來越廣泛，尤其是在安保領域中的作用更加顯著。智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的提出，能夠更加高效地檢測和跟蹤目標，提高安全性和便捷性。目標檢測和跟蹤技術是智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中的關鍵技術，是保證系統(tǒng)穩(wěn)定性和可靠性的基礎。二、研究內容：本文的研究內容將主要涉及目標檢測和跟蹤方面的問題。具體來說，將分析不同監(jiān)控場景下的特點和問題，綜合運用計算機視覺和機器學習技術，研究目標檢測和跟蹤算法，使系統(tǒng)能夠更加準確地識別和跟蹤目標。三、研究方法：本文將采用數(shù)據(jù)集訓練和算法優(yōu)化的方法實現(xiàn)目標檢測和跟蹤功能。首先，將根據(jù)不同場景的需求搜集大量的數(shù)據(jù)集，通過數(shù)據(jù)預處理和特征提取，訓練模型實現(xiàn)目標檢測和跟蹤功能。同時，將調整不同參數(shù)和優(yōu)化算法，使系統(tǒng)在實際應用中更加穩(wěn)定和高效。四、預期成果：通過對目標檢測和跟蹤技術關鍵問題的深入研究，預計本文將實現(xiàn)以下成果：1.提出適用于不同場景需求的目標檢測和跟蹤算法；2.建立基于計算機視覺和機器學習的智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)，實現(xiàn)更加準確和高效的目標檢測和跟蹤功能；3.優(yōu)化和調整算法參數(shù)，使系統(tǒng)在不同場景下有較好的適應性和魯棒性。五、研究意義：本文研究的目標檢測和跟蹤技術是智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的核心技術，對于提高智能化監(jiān)控的實時性，準確性和安全性都有著積極的作用。其研究意義主要表現(xiàn)在以下幾個方面：1.為智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的建設提供了技術支持，并提高其實際應用中的準確率和效率；2.縮短了安全事故的反應時間和處理時間，提高了對突發(fā)事件的應對能力；3.對于智能化監(jiān)控系統(tǒng)的發(fā)展具有一定的推動作用，引領企業(yè)開發(fā)出更加智能和高效的監(jiān)控系統(tǒng)，推動行業(yè)的發(fā)展。六、研究進度：本文計劃的研究進度如下：1.文獻綜述，對目標檢測和跟蹤技術的研究現(xiàn)狀和存在問題進行梳理和分析；2.數(shù)據(jù)集搜集和預處理，對不同場景的數(shù)據(jù)進行搜集和處理；3.算法研究和綜合，根據(jù)不同需求提出適用于不同場景的算法，并綜合得出優(yōu)化方案；4.系統(tǒng)實現(xiàn)，將算法應用于實際系統(tǒng)中，并進行性能測試和結果分析；5.結論撰寫和完善論文。七、參考文獻：[1]Xiong,Y.,&Tian,Y.(2017).Spatialtemporalgraphconvolutionalnetworksforskeleton-basedactionrecognition.arXivpreprintarXiv:1801.07455.[2]Wang,Y.,Zhang,Z.,Fu,J.,Jiang,Y.G.,Xue,X.,&Sigal,L.(2018).Denserelationalcaptioning:Triple-streamnetworksforvideocaptioning.ProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition,6901-6910.[3]He,K.,Zhang,X.,Ren,S.,&Sun,J.(2016).Deepresiduallearningforimagerecognition.ProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition,770-778.[4]Gkioxari,G.(2020).