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基于目标检测的视频智能监控系统设计与实现的中期报告
1.研究背景与意义
视频监控系统是现代城市公共安全保障的重要组成部分，其对迅速准确的目标检测及分析能力要求越来越高，以实现对目标行为的跟踪、分析、报警等的智能化实时处理。目前常用的监控系统的检测方法主要是基于图像处理和传统的模式识别算法，具有一定的局限性。因此，采用基于目标检测的智能监控系统是非常有必要的。
2.研究内容和方案
本文的研究内容是基于目标检测的视频智能监控系统设计与实现，主要分为如下几个方面：
2.1数据采集与处理
使用摄像头对特定区域进行实时拍摄，采集的视频数据经过图像处理、滤波、降噪等预处理后，存储到数据库中。
2.2目标检测算法
基于深度学习的目标检测算法具有很好的检测效果，本文采用YOLOv3算法进行目标检测和跟踪。在训练过程中，选择目标检测和跟踪的关键帧进行反馈和调整，提高算法的精度和准确度。
2.3目标特征提取和分析
通过对检测的目标进行特征提取和分析，识别目标的属性和行为，如位置、移动轨迹、速度、尺寸、颜色等。通过对不同目标特征的分析和比对，判断其是否为异常目标，并进行相应的报警和处理。
2.4系统实现
基于Python语言和OpenCV、TensorFlow等开源工具包，设计并实现了基于目标检测的视频智能监控系统。
3.预期成果和意义
本文预计实现一个基于YOLOv3算法的视频智能监控系统，具有良好的目标检测效果和实时处理能力，可用于不同场景的目标检测和跟踪，达到智能化监控的要求，对于提高公共安全保障水平具有重要的意义。