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视频监控中人体目标分割算法研究的中期报告
一、研究背景及目标分析
当前，视频监控技术已在多个场景应用中得到广泛应用，例如公共安全监控、城市交通管理、商场视频监控等。其中，针对人体目标识别和跟踪方面的研究是重点和难点问题之一。
在视频监控系统中，只有正确识别和分割出人体目标才能进行后续的行人重识别、行人跟踪、动态行人行为分析等工作，因此，人体目标分割技术是关键技术之一。通过对比和分析以往的方法，本文提出了一种新的基于深度卷积神经网络（DeepConvolutionalNeuralNetwork,DCNN）的人体目标分割算法，能够更好地适应不同环境下的目标分割任务。
目标分割模型的主要任务是学习给定图像中的每个像素的标签（即属于前景还是背景）。然而，在实际应用中，图片中的目标区域有时被遮挡或存在不同程度的遮挡，因此，目标分割算法必须具备区分目标与背景并具备空间语义推理的能力。因此，本文提出的算法针对不同场景中的遮挡问题进行了改进，通过注意力机制和显著性检测的方法，从解决遮挡问题的角度入手，能够提高人体目标分割的准确性。
二、研究方法与技术路线
1.数据预处理
首先，通过标注数据构建训练集和测试集。这些数据均来源于公开的行人目标检测、跟踪等数据库，例如CUHK03、PRW、Market1501等。这些数据集具有不同的特点，在训练过程中，需要对数据进行预处理。
具体来说，对数据进行了以下预处理：
1）将图像的尺寸统一处理为大小相同的正方形；
2）将图像像素值进行归一化，并对像素值进行标准化处理。
2.模型选择
本文采用了经典的DeepLabv3+模型作为基础模型，将其应用到人体目标分割任务中。
DeepLabv3+模型是一个基于深度学习的大规模语义分割框架，由残差网络（ResidualNetwork,ResNet）和空洞卷积（AtrousConvolution）组成。本文选择了预训练的ResNet101模型作为基础网络，并将其作为主干特征提取器。
3.基于注意力机制的模型改进
本文针对目标区域被遮挡的问题，提出了一种基于注意力机制的改进方法。
注意力机制能够自适应地调整模型的对不同区域的关注程度，从而提高重要区域的显著性，并降低不重要区域的显著性。在本文提出的模型中，采用了通道注意力和空间注意力网络，以自适应地调整特征的重要性，从而捕捉图像中的关键部分，提高模型的准确性和鲁棒性。
4.基于显著性检测的模型改进
本文针对图像中遮挡情况的复杂性，提出了一种基于显著性检测的改进方法。
通过对图像进行显著性检测，能够自适应地选择有效的语义信息，针对不同的图像局部区域进行适应性的特征提取。实验结果表明，该方法能够有效地提高目标分割算法在遮挡情况下的准确性和鲁棒性。
三、研究进展与结果
本文针对人体目标分割算法的遮挡问题，提出了一种改进模型，能够通过注意力机制和显著性检测的方法，提高目标分割的准确性和鲁棒性。
实验结果表明，本文提出的方法能够有效地解决目标区域被遮挡的问题，提高目标分割算法的准确性和鲁棒性。在测试数据集上，本文提出的方法相对于基准模型平均提高了5%的准确率。
四、下一步工作计划
未来的研究计划将从以下几个方面入手：
1.进一步优化算法模型，提高分割的准确性和鲁棒性，适应更多的场景应用。
2.加强对处理遮挡问题的算法的解释，提高算法的可解释性和可视化。
3.探索深度学习技术的前沿进展，深入研究应用于目标分割的新型网络结构，提高算法的性能和效率。
4.将算法应用到实际场景中，构建一个实用的视频监控系统，并对系统进行测试和优化。