視頻監(jiān)控智能分析中移走檢測算法的研究的開題報告

視頻監(jiān)控智能分析中移走檢測算法的研究的開題報告題目：視頻監(jiān)控智能分析中移走檢測算法的研究一、選題背景和意義隨著社會的發(fā)展和人們安全意識的不斷提高，視頻監(jiān)控系統(tǒng)在公共領域、商業(yè)領域和民用領域得到了廣泛的應用。然而，由于監(jiān)控區(qū)域面積廣、場景復雜，并且監(jiān)控人員數(shù)量不足，傳統(tǒng)的人工監(jiān)控模式已經(jīng)無法滿足監(jiān)控的需求。因此，視頻監(jiān)控智能分析技術逐漸被引入到監(jiān)控系統(tǒng)中，可以實現(xiàn)定位異常行為，實時報警，提高監(jiān)控效率。移走檢測是視頻監(jiān)控智能分析技術的重要應用之一，它能夠自動識別出移走的目標，并給出相應的報警提示。針對移走目標的檢測，現(xiàn)有的算法主要基于像素變化等經(jīng)驗方法，存在著誤報率高、魯棒性差等問題。因此，本課題主要圍繞如何提高移走檢測的準確率和魯棒性展開研究。二、研究內(nèi)容和方法1.移走目標的定義：確定移走目標的特征，如大小、形狀、顏色、紋理等方面。2.預處理方法：對監(jiān)控畫面進行預處理，如圖像去噪、平滑、顏色空間轉(zhuǎn)換等操作，以提高后續(xù)處理的準確性。3.移走檢測算法：選取一種或幾種移走檢測算法進行實現(xiàn)，如基于背景差分法、運動目標跟蹤法等。4.實驗設計：利用合適的數(shù)據(jù)集進行實驗，比較不同算法的表現(xiàn)，包括準確率、誤報率、反應速度等方面，驗證所提算法的有效性和可靠性。三、預期成果1.提出一種適用于移走檢測的新算法，克服現(xiàn)有的算法存在的缺陷，提高檢測的準確率和實時性。2.針對移走目標的特點，設計合適的檢測算法，增加檢測的魯棒性，減少誤判。3.利用實驗得到的數(shù)據(jù)，對所提出的算法進行性能評估，指導后續(xù)工程實踐的研發(fā)。四、研究計劃和進度安排第1-2周：對視頻監(jiān)控智能分析技術進行綜述及相關文獻研究。第3-4周：確定移走目標的特征及預處理方案，制定實驗計劃。第5-6周：選用一種或多種移走檢測算法實現(xiàn)，并進行實驗測試。第7-8周：優(yōu)化算法，提高檢測的準確率和魯棒性，比較不同算法的性能表現(xiàn)。第9-10周：對實驗數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，對算法進行性能評估。第11-12周：完成論文撰寫，并進行相關的口頭報告。以上計劃僅供參考，實際進度可能會根據(jù)實驗結(jié)果的不同而有所變化。五、參考文獻1.ZhangX,WuY,YangY.Anadaptivemovingobjectdetectionsysteminthevisibleandinfraredvideos［J］.JournalofVisualCommunicationandImageRepresentation,2018,59:167-181.2.LouJ,HuangZ,DingX,etal.AnImprovedMovingObjectDetectionMethodBasedonMultiscaleTemplateMatching［C］.2017InternationalConferenceonImageandVideoProcessing,Chengdu,China,2017,pp.189-193.3.YanC,ZhouF,ChenF,etal.PedestrianMovingDetectionBasedonInversePerspectiveMapping［C］.2018InternationalConferenceonS