面向視頻監(jiān)控的行人重檢技術(shù)研究的開題報告

面向視頻監(jiān)控的行人重檢技術(shù)研究的開題報告一、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，預防犯罪，保護公共安全。然而，通過視頻監(jiān)控進行行人重檢仍然是一項難題。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)可以幫助補充監(jiān)控設備的局限性，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)實意義和應用價值。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，通過場景分析和實際應用場景的探討，分析行人重檢的需求和應用場景。2.基于深度學習的行人重檢算法，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，通過多個視角和模態(tài)數(shù)據(jù)進行魯棒性測試和性能優(yōu)化。3.系統(tǒng)架構(gòu)設計，對算法進行系統(tǒng)設計，包括前端視頻采集和預處理、算法模塊和后端數(shù)據(jù)處理存儲等，探究可行的系統(tǒng)實現(xiàn)方案。4.系統(tǒng)實現(xiàn)和測試驗證，開發(fā)出具體的行人重檢系統(tǒng)，并進行實驗驗證和性能測試。研究方法主要包括：文獻調(diào)研、場景分析、算法設計和實現(xiàn)、系統(tǒng)架構(gòu)設計、實驗驗證等。三、預期成果本研究的預期成果包括：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用性的行人檢測、行人重識別等算法。3.設計出面向視頻監(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)性能測試與實驗驗證，驗證算法的有效性和系統(tǒng)的性能。四、研究工作計劃本研究計劃分為以下幾個階段：第一階段（1-2個月）：進行行人重檢需求分析和文獻調(diào)研，明確研究的具體方向和重點。第二階段（3-6個月）：開展行人檢測、行人重識別算法研究，驗證算法的有效性和魯棒性。第三階段（7-9個月）：設計行人重檢系統(tǒng)的系統(tǒng)架構(gòu)和具體實現(xiàn)方案。第四階段（10-12個月）：實現(xiàn)行人重檢系統(tǒng)并進行性能測試和實驗驗證。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，提出魯棒性較強的算法并進行性能優(yōu)化；在系統(tǒng)設計中，采用現(xiàn)有的相機設備，調(diào)整相機角度和設置調(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，算法運行時間長，如何提高算法的運行效率，提高行人重檢系統(tǒng)的實時性。解決方案：通過算法優(yōu)化、硬件加速