開題報告--監(jiān)控系統(tǒng)中的行人檢測算法的實(shí)現(xiàn)-展示頁
2025-01-30 17:10本頁面
【正文】 行人檢測技術(shù)的發(fā)展，翻譯文獻(xiàn)，做出開題報告。 但是OpenCV并不支持所有的視頻編碼格式。HOG特征描述了圖像局部區(qū)域的梯度強(qiáng)度和梯度方向的分布情況，該分布情況能對局部對象外觀和形狀進(jìn)行很好的表征，適合于行人檢測中肢體的外形變化和自由移動。通過該方法可以獲得ROI（感興趣區(qū)域）區(qū)域，進(jìn)一步縮小檢測區(qū)域。二、研究的基本內(nèi)容，擬解決的主要問題： 監(jiān)控系統(tǒng)的行人檢測算法的實(shí)現(xiàn)主要包括運(yùn)動目標(biāo)檢測和運(yùn)動目標(biāo)識別兩個關(guān)鍵技術(shù)，在運(yùn)動目標(biāo)檢測階段可以采用幀差法，目標(biāo)識別階段可以采用基于HOG特征的行人識別。而且OpenCV中的機(jī)器學(xué)習(xí)函數(shù)庫實(shí)現(xiàn)了機(jī)器學(xué)習(xí)研究領(lǐng)域中比較常見、應(yīng)用較為廣泛的學(xué)習(xí)方法，包括了貝葉斯分類器、K 鄰近算法、支持向量機(jī)、決策樹、Adaboost 算法以及神經(jīng)網(wǎng)路算法，基本上覆蓋了機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的主流算法。目前主要有基于運(yùn)動的方法、基于模板匹配的方法、基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法[3]等。運(yùn)動目標(biāo)的檢測是運(yùn)動目標(biāo)識別的前提和保障，目前主要有光流法和幀差法（包括對稱幀差法和背景減除法）。而在所有的行人檢測技術(shù)，基本都包括了運(yùn)動目標(biāo)檢測和運(yùn)動目標(biāo)識別兩個關(guān)鍵技術(shù)。雖然國內(nèi)的監(jiān)控系統(tǒng)行業(yè)近些年發(fā)展較快，但是和國外相比仍有一定的差距。國外著名的智能監(jiān)控系統(tǒng)有IBM的智能監(jiān)控系統(tǒng)和以色列的IOImage公司推出的智能監(jiān)控系統(tǒng)。而且，中國科學(xué)院自動化研究所的生物識別與安全技術(shù)研究中心開發(fā)的人臉識別系統(tǒng)已經(jīng)投入使用（2008 年北京奧運(yùn)會和 2010 年上海世博會等重大活動）。因此，在監(jiān)控系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)行人檢測將可以避免巨大的人身、經(jīng)濟(jì)等損失，也成為了國內(nèi)外研究的熱點(diǎn)。因此，監(jiān)控系統(tǒng)（特別是智能監(jiān)控系統(tǒng)）越來越受到人們的重視。 畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）開題報告題 目監(jiān)控系統(tǒng)中的行人檢測算法的實(shí)現(xiàn)學(xué) 院通信工程專 業(yè)信息對抗技術(shù)姓 名 班 級 學(xué) 號 指導(dǎo)教師 一、綜述本課題國內(nèi)外研究動態(tài)
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