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基于混合特征的智能监控视频异常检测研究的开题报告
一、研究背景与意义
随着社会的不断发展，智能监控系统的应用越来越普及，已经广泛应用于许多领域，如城市交通、公共安全、工业生产等。在智能监控系统中，视频监控是重要的组成部分。随着监控摄像头数量的增加和监控场景的复杂性，对于监控视频的实时监测和预警管理便成为了一个亟待解决的问题。
目前，基于机器学习的视频异常检测已经成为了视频安防领域的研究热点之一。传统的基于图像处理的方法难以满足现有复杂场景的需求，在实际应用中存在很大的局限性。而基于机器学习的方法可以从数据中学习出模型，在更加复杂的场景下表现良好。
本研究旨在应用混合特征模型对智能监控视频进行异常检测，提高视频监控的安全性和监测效率，在防范和预防犯罪，保障公众生命财产安全等方面具有十分重要的意义。
二、相关技术与方法
本研究使用混合特征模型，将传统的手工特征与深度学习特征相结合，对监控视频进行异常检测。具体来说，本研究采用卷积神经网络（CNN）提取图像特征，使用LBP、HOG等传统的手工特征提取算法加入混合特征模型中。本研究将通过对不同特征表示方式的分析和比较，构建一个基于混合特征的视频异常检测系统。
在模型训练过程中，本研究将采用深度学习的方式，通过大量的监控视频数据训练模型，提高模型的泛化能力和鲁棒性。同时，本研究将使用一系列评价指标，如准确率、召回率和F值来评估模型在不同场景下的性能。
三、研究内容及计划
本研究的主要研究内容包括：
1.通过一个很大的监控视频数据集对特征提取算法进行实验分析。
2.结合深度学习技术，构建一个基于混合特征的视频异常检测系统。
3.对系统进行多种不同场景下的测试，比较并分析系统的性能。
4.确定基于混合特征的视频异常检测系统的优化策略。
本研究的计划时间表如下：
第1个月：阅读相关文献与材料，了解深度学习技术和视频异常检测的相关领域。
第2-3个月：实验分析和评估多种不同特征提取算法，并结合深度学习技术，构建一个混合特征模型，完成模型的训练。
第4-6个月：对模型进行参数调优，并进行多种不同条件下的测试，比较并分析模型的性能。
第7-8个月：分析并实现对模型训练的数据集进行预处理的算法。
第9-10个月：完成优化策略的确定，界面和功能的实现等工作。
第11个月：进一步优化并完善模型，准备论文的撰写。
第12个月：论文的终稿撰写和论文答辩准备。
四、预期成果
本研究将以混合特征模型作为核心，通过深度学习的方式，构建一个基于混合特征的视频异常检测系统。在系统实现过程中，本研究将使用大量的监控视频数据进行训练和验证，通过多种不同的场景测试，评估系统的性能。本研究的预期成果包括：
1.完成基于混合特征的视频异常检测系统的实现，满足和超出预期的性能指标。
2.发表学术论文1-2篇，撰写硕士学位论文。
3.奠定在智能监控视频异常检测领域的基础，为业内相关研究提供新的思路和方法。