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面向视频监控的行人重检技术研究的开题报告
一、研究背景和意义
随着城市化的不断发展和人口的不断增长，视频监控系统的应用也越来越广泛。视频监控技术可以提高城市安全管理的效率，预防犯罪，保护公共安全。然而，通过视频监控进行行人重检仍然是一项难题。一方面，在没有行人重检的情况下，监控视频中的异常行为可能被误判为犯罪行为；另一方面，行人重检技术可以帮助补充监控设备的局限性，提高监控范围的精度和覆盖率。
因此，开展面向视频监控的行人重检技术研究，具有重要的现实意义和应用价值。
二、研究内容和方法
本研究旨在探讨面向视频监控的行人重检技术，在此基础上，研究具体问题和解决方法，包括以下内容：
1.行人重检需求分析，通过场景分析和实际应用场景的探讨，分析行人重检的需求和应用场景。
2.基于深度学习的行人重检算法，针对行人检测、行人重识别等核心问题，研究和开发适用于视频监控场景的算法，通过多个视角和模态数据进行鲁棒性测试和性能优化。
3.系统架构设计，对算法进行系统设计，包括前端视频采集和预处理、算法模块和后端数据处理存储等，探究可行的系统实现方案。
4.系统实现和测试验证，开发出具体的行人重检系统，并进行实验验证和性能测试。
研究方法主要包括：文献调研、场景分析、算法设计和实现、系统架构设计、实验验证等。
三、预期成果
本研究的预期成果包括：
1.建立针对视频监控场景的行人重检需求分析。
2.提出具有鲁棒性和实用性的行人检测、行人重识别等算法。
3.设计出面向视频监控的行人重检系统，包括前端视频处理和后端数据存储处理。
4.系统性能测试与实验验证，验证算法的有效性和系统的性能。
四、研究工作计划
本研究计划分为以下几个阶段：
第一阶段（1-2个月）：进行行人重检需求分析和文献调研，明确研究的具体方向和重点。
第二阶段（3-6个月）：开展行人检测、行人重识别算法研究，验证算法的有效性和鲁棒性。
第三阶段（7-9个月）：设计行人重检系统的系统架构和具体实现方案。
第四阶段（10-12个月）：实现行人重检系统并进行性能测试和实验验证。
五、可能遇到的问题和解决方案
在研究的过程中，可能会遇到以下问题：
1.视频采集时的阴影、光线波动等因素会影响行人检测和行人重识别的准确性，如何克服这些影响，提高算法和系统的鲁棒性。
解决方案：在算法研究中，提出鲁棒性较强的算法并进行性能优化；在系统设计中，采用现有的相机设备，调整相机角度和设置调节等相关参数，从而减少影响。
2.视频数据量大，算法运行时间长，如何提高算法的运行效率，提高行人重检系统的实时性。
解决方案：通过算法优化、硬件加速等多种手段，提高算法运行效率；在系统架构设计中，采用合适的硬件设备和数据传输设置，从而提高行人重检系统的实时性。