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基于GPU加速的行人检测研究的开题报告
一、研究背景和意义
随着智能物联、自动驾驶等技术的迅速发展，行人检测技术作为计算机视觉领域的重要研究方向，受到了越来越广泛的关注。对于自动驾驶、智能安防、智能交通等领域，高效准确的行人检测技术是关键问题之一。然而，由于行人的姿态、安装环境、遮挡等因素，行人检测任务十分复杂，传统的图像处理方法难以满足实时性和准确性的要求。在这种背景下，基于GPU加速的行人检测研究意义重大，可以显著提高行人检测的效率和准确性。
二、研究内容和方法
本研究主要探究基于GPU加速的行人检测技术，包括以下内容：
1.目前主流的行人检测技术综述分析，包括传统的Haar特征、HOG特征、卷积神经网络等方法，并重点分析针对GPU加速优化的方法。
2.搭建基于CUDA平台的行人检测系统并验证其有效性。首先，基于已有数据集和平台，开发并测试基于GPU加速的算法，并进行实验比较分析。其次，针对实际应用场景，根据数据类型、算法特征等进行优化。
3.对于存在的问题进行研究，主要包括行人遮挡、姿态变化、空间信息丢失等问题，通过改进已有算法或引入新算法解决这些问题。
4.实现并测试基于GPU加速的人流量统计技术，对行人活动区域进行快速捕获和量化分析，为实时人流量控制提供科学依据。
本研究主要采用实验和模拟分析相结合的方法，通过对已有算法的进行优化或针对具体实际问题改进，实现基于GPU加速的行人检测，并对系统进行验证。
三、研究的创新点
1.针对行人检测中的算法优化问题，提出基于GPU加速优化的方案，并进行深入探究和实验验证，具有新颖性和可行性。
2.对行人遮挡、姿态变化、空间信息丢失等实际问题进行研究，在行人检测领域形成一定的优势。
3.实现并测试基于GPU加速的人流量统计技术，为实时人流量控制提供科学依据，为智能交通等领域提供便利。
四、研究预期成果
1.建立基于CUDA平台的行人检测系统，并验证其有效性。
2.研究并解决行人遮挡、姿态变化、空间信息丢失等实际问题。
3.实现并测试基于GPU加速的人流量统计技术。
4.撰写相关论文数篇，发表高水平学术论文一篇，获得软件著作权一项。
五、研究的具体时间安排
第一年：文献综述，CUDA编程基础学习和环境搭建，编写GPU加速算法，初步优化算法。
第二年：优化算法，解决实际问题，实现基于GPU加速的人流量统计技术，开发测试相关软件。
第三年：实验验证比较分析，论文撰写和发表，获得软件著作权。
六、参考文献
1.FelzenszwalbPF,GirshickRB,McAllesterD,etal.Objectdetectionwithdiscriminativelytrainedpart-basedmodels[J].IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,2010,32(9):1627-1645.
2.DalalN,TriggsB.Histogramsoforientedgradientsforhumandetection[J].2005.
3.LiY,ZhuJ,GongY,etal.Incrementallearningofobjectdetectorsfromlabeledandunlabeleddata[J].InternationalJournalofComputerVision,2014,107(1):87-104.
4.ZhangS,BenensonR,SchieleB.Filteredchannelfeaturesforpedestriandetection[J].arXivpreprintarXiv:1504.08083,2015.
5.RedmonJ,FarhadiA.YOLOv3:AnIncrementalImprovement[J].arXivpreprintarXiv:1804.02767,2018.
6.LiY,ShenC,ZhuJ,etal.Scale-awarefastR-CNNforpedestriandetection[J].IEEETransactionsonMultimedia,2016,18(9):1813-1823.