基于人脸检测的无线监控视频浓缩浏览技术研究的开题报告.docx

基于人脸检测的无线监控视频浓缩浏览技术研究的开题报告
一、研究背景
无线监控技术在社会中得到越来越广泛的应用，是一种实现现场无人监控，离线实时监控视频存储及智能分析的途径。然而，随着采集设备数量的增加和监控视频数据的增长，视频数据的管理和处理成为了当前的研究热点。如何针对视频数据进行筛选、过滤和优化传输，是视频监控系统需要攻克的难题。其中，与人脸检测相关的视频监管问题尤其重要，因为观察人员人脸时，可以判断该区域是否存在异常情况。因此，对于监控和审核人员来说，侦测和跟踪人脸以及提供方法来加速无线监控视频的浏览尤为重要。
二、研究目的
本课题旨在研究一种基于人脸检测的无线监控视频浓缩浏览技术，该技术可以自动侦测视频中的人脸，在保留重要信息的前提下，将视频浓缩为关键帧序列，减少数据传输量和存储量。同时，通过使用实现追踪技术，网络视频监控无线数据传输可以不受网络带宽影响，提高了数据总体传输效率和数据的处理效率。本论文研究的技术，旨在为人脸检测、视频压缩和视频传输领域的技术提供新思路及实用的应用解决方案。
三、研究内容
1.人脸检测
该研究旨在选择合适的人脸检测算法，并进行深度研究，以达到在不同复杂场景下检测人员脸部的合理精确性能的目的。
2.关键帧选择算法
本研究的关键是如何确定关键帧，这需要一种有效的算法来进行关键帧的选择，该算法应该考虑多种因素，如图像的差异、关键帧数量以及其他相关内容。因此，本研究将考虑一种适用于浓缩视频序列中关键帧筛选的有效算法。
3.无线监控视频浓缩浏览技术
本研究的关键技术是如何在保证数据完整性和重要性的情况下实现视频数据的浓缩，并在数据传输前进行快速排查和处理。因此，我们将实验性质地完成模型的构建，以研究相关技术。
四、研究方法
1.数据获取及预处理：收集无线监控视频数据，对所收集的数据进行预处理，包括视频序列切割、数据格式转换以及标记。
2.人脸检测：通过比较和评估各种人脸检测方法，选出最佳方法，并对数据进行实验验证。
3.关键帧选择：将筛选出的视频进行处理，使用有效的关键帧选择算法来确定浓缩后视频的关键帧。
4.深度学习模型训练：建立视频浓缩模型，根据情况，采用多种深度学习模型训练，以获取最佳的模型。
5.实验展示：对所建立的模型进行测试，验证模型的有效性和适用范围，配以实验数据结果图表展示。
五、研究进度安排
1.第一阶段（1个月左右）：收集数据，确定实验方案，并基础成果的研究。
2.第二阶段（2个月左右）：进行人脸检测方法排序，研究关键帧选择算法，建立人脸检测模块和关键帧选择模块。
3.第三阶段（2个月左右）：开发基于深度学习算法的视频浓缩模型，并完成实验验证。
4.第四阶段（1个月左右）：整合各阶段工作，进行模型性能优化，修完论文并完成论文的中期检查。
5.第五阶段（2个月左右）：论文撰写及画图处理，答辩准备和论文修改。
六、预期成果
1.提出一种基于人脸检测的视频浓缩技术，该技术基于深度学习算法，可以有效提高无线监控视频的数据处理效率。
2.选择出人脸检测和关键帧选择算法在实际场景中的优化策略，这对于通过异质无线监控网络获取实时视频数据和大规模视频存储的问题具有实际意义。
3.完成一个实用、高效、稳定的系统，能够对数据进行入侵侦测和快速快照，并可作为Web应用程序或社交平台进行实际应用。