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文檔簡介
智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中目標(biāo)檢測與跟蹤關(guān)鍵技術(shù)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(shù)在各行各業(yè)中的應(yīng)用越來越廣泛,尤其是在安保領(lǐng)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(biāo),提高安全性和便捷性。目標(biāo)檢測和跟蹤技術(shù)是智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù),是保證系統(tǒng)穩(wěn)定性和可靠性的基礎(chǔ)。二、研究內(nèi)容:本文的研究內(nèi)容將主要涉及目標(biāo)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(xué)習(xí)技術(shù),研究目標(biāo)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(biāo)。三、研究方法:本文將采用數(shù)據(jù)集訓(xùn)練和算法優(yōu)化的方法實現(xiàn)目標(biāo)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(yù)處理和特征提取,訓(xùn)練模型實現(xiàn)目標(biāo)檢測和跟蹤功能。同時,將調(diào)整不同參數(shù)和優(yōu)化算法,使系統(tǒng)在實際應(yīng)用中更加穩(wěn)定和高效。四、預(yù)期成果:通過對目標(biāo)檢測和跟蹤技術(shù)關(guān)鍵問題的深入研究,預(yù)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(biāo)檢測和跟蹤算法;2.建立基于計算機視覺和機器學(xué)習(xí)的智能視頻監(jiān)控系統(tǒng),實現(xiàn)更加準確和高效的目標(biāo)檢測和跟蹤功能;3.優(yōu)化和調(diào)整算法參數(shù),使系統(tǒng)在不同場景下有較好的適應(yīng)性和魯棒性。五、研究意義:本文研究的目標(biāo)檢測和跟蹤技術(shù)是智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的核心技術(shù),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(shè)提供了技術(shù)支持,并提高其實際應(yīng)用中的準確率和效率;2.縮短了安全事故的反應(yīng)時間和處理時間,提高了對突發(fā)事件的應(yīng)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(lǐng)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(biāo)檢測和跟蹤技術(shù)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(yù)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(yīng)用于實際系統(tǒng)中,并進行性能測試和結(jié)果分析;5.結(jié)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).
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