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基于视频的行人检测与跟踪技术研究的中期报告
一、研究内容：
本研究旨在探索基于视频的行人检测与跟踪技术，包括以下几个方面：
1.行人检测：探索目前常用的行人检测算法，如HOG+SVM、深度学习等，并在经典的数据集上进行测试和比较。
2.行人跟踪：研究行人跟踪技术，包括基于Kalman滤波器、多目标跟踪、分层跟踪等。
3.行人行为分析：分析行人的行为特征，如行走、奔跑、静止等，并尝试实现行人行为识别。
二、研究进展：
1.行人检测
在行人检测方面，我们尝试了经典的HOG+SVM算法和基于深度学习的目标检测算法。在常用的PASCALVOC、INRIAPerson、CaltechPedestrian等数据集上进行测试，发现基于深度学习的算法在检测准确率和速度方面较优。
2.行人跟踪
我们研究了多种行人跟踪算法，包括基于Kalman滤波器的跟踪、多目标跟踪、分层跟踪等方法。在实际应用中，我们发现多目标跟踪算法比单目标跟踪更加准确和稳定。
3.行人行为分析
我们分析了行人的行为特征及其动作，尝试通过深度学习方法实现行人行为识别。通过对大量行人行为数据的分析，我们发现行人的行为特征具有明显的时空特性，可以通过适当的时间窗口和空间范围提取出来，从而实现行人行为识别。
三、下一步工作：
1.行人检测
下一步工作将进一步深入研究基于深度学习的行人检测算法，探索更多的网络结构和训练策略，以提高其检测准确率和速度。
2.行人跟踪
进一步研究多目标跟踪算法，探索更加智能化的跟踪策略，以适应更复杂的跟踪场景。
3.行人行为分析
进一步深入分析行人的行为特征及其动作，在现有方法的基础上，探索更加高效准确的行人行为识别方法。