面向視覺的行人檢測(cè)與計(jì)數(shù)相關(guān)問題研究的開題報(bào)告

面向視覺的行人檢測(cè)與計(jì)數(shù)相關(guān)問題研究的開題報(bào)告一、研究背景隨著城市化進(jìn)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(diǎn)之一。而面向視覺的行人檢測(cè)與計(jì)數(shù)技術(shù)，可以在人力和時(shí)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(cè)與計(jì)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(duì)城市中涉及到視覺行人的檢測(cè)和計(jì)數(shù)進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)，提高行人檢測(cè)與計(jì)數(shù)的準(zhǔn)確率和效率，進(jìn)而為城市智慧交通發(fā)展提供技術(shù)支撐。該研究對(duì)于推動(dòng)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(shí)際應(yīng)用價(jià)值。三、研究?jī)?nèi)容和方法本研究的主要內(nèi)容包括以下幾個(gè)方面：1.對(duì)已有的視覺行人檢測(cè)與計(jì)數(shù)算法進(jìn)行研究和分析，對(duì)其特點(diǎn)、優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行總結(jié)，找出其在實(shí)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(jìn)行實(shí)驗(yàn)，構(gòu)建面向視覺的行人檢測(cè)與計(jì)數(shù)系統(tǒng)。3.研究與優(yōu)化算法，提高系統(tǒng)的檢測(cè)準(zhǔn)確率和系統(tǒng)的計(jì)數(shù)精度。4.在實(shí)驗(yàn)室條件下進(jìn)行數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)，對(duì)系統(tǒng)的效果進(jìn)行評(píng)估，同時(shí)在實(shí)際場(chǎng)景測(cè)試中進(jìn)行驗(yàn)證，進(jìn)一步優(yōu)化并提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性和實(shí)用性。四、預(yù)期成果本研究預(yù)期可以取得以下成果：1.對(duì)目前主流的行人檢測(cè)與計(jì)數(shù)算法進(jìn)行總結(jié)和分析，找出各算法的優(yōu)缺點(diǎn)和在實(shí)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(cè)與計(jì)數(shù)系統(tǒng)，并對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化，提高檢測(cè)準(zhǔn)確率和計(jì)數(shù)精度。3.在實(shí)驗(yàn)室條件下進(jìn)行數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)，對(duì)系統(tǒng)的效果進(jìn)行評(píng)估，并在實(shí)際場(chǎng)景測(cè)試中進(jìn)行驗(yàn)證，進(jìn)一步優(yōu)化系統(tǒng)的穩(wěn)定性和實(shí)用性。五、研究進(jìn)展和計(jì)劃當(dāng)前，本研究已完成對(duì)相關(guān)文獻(xiàn)的查找和閱讀，對(duì)目前主流的行人檢測(cè)與計(jì)數(shù)算法進(jìn)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(gè)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(cè)與計(jì)數(shù)系統(tǒng)。2.進(jìn)一步優(yōu)化算法，提高系統(tǒng)的檢測(cè)準(zhǔn)確率和計(jì)數(shù)精度。3.在實(shí)驗(yàn)室條件下進(jìn)行系統(tǒng)的效果評(píng)估，并逐步驗(yàn)證/優(yōu)化系統(tǒng)的穩(wěn)定性和實(shí)用性。4.進(jìn)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(dòng)研究成果在實(shí)際中的應(yīng)用。六、研究難點(diǎn)和挑戰(zhàn)1.對(duì)于復(fù)雜的城市場(chǎng)景、光線等特殊情況，如何提高系統(tǒng)的檢測(cè)準(zhǔn)確率和計(jì)數(shù)精度，是本研究的難點(diǎn)之一。2.如何應(yīng)對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集基礎(chǔ)薄弱的情況，為實(shí)驗(yàn)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(shí)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(shí)經(jīng)歷了比較長(zhǎng)時(shí)間的積累，為本研究的可行性提供了保障。同時(shí)，隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展，相關(guān)技術(shù)的實(shí)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(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中得到了驗(yàn)證。八、參考文獻(xiàn)[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(zhǔn)確的行人檢測(cè)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