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面向行人检测的组合分类计算模型与应用研究的中期报告
一、研究背景和目的
随着智能交通的不断发展，行人检测技术在智能交通领域中得到越来越广泛的应用。而行人检测作为一个关键的基础问题，其检测准确度对于交通安全和管理具有重要作用。目前，行人检测的研究主要集中在图像处理技术上，并已经取得了大量的进展。然而在实际应用中，由于光照、天气等客观因素的影响，图像处理难以保证行人检测的准确性。
为了解决这一问题，本研究旨在开发一种面向行人检测的组合分类计算模型，并探索其在实际应用中的可能性。具体目的包括：
1.设计一种有效的组合分类计算模型，以提高行人检测的准确性。
2.利用现有的数据集进行模型训练和测试，并评估模型的性能。
3.应用所设计的组合分类计算模型在智能交通领域中，为行人监控和管理提供有力的支持。
二、研究内容和进展
1.组合分类计算模型的设计
本研究基于现有的深度学习算法和传统机器学习算法，设计了一种面向行人检测的组合分类计算模型。该模型采用了一种分阶段的方法，将行人检测任务分为两个阶段：目标检测和分类识别。在目标检测阶段，采用YOLOv3算法进行行人目标的检测；在分类识别阶段，采用了传统的SVM算法进行行人的分类。
2.数据集的准备和模型训练
为了训练和评估所设计的组合分类计算模型，本研究采用了COCO数据集和SVM和YOLOv3算法的开源实现。在数据集准备过程中，将COCO数据集中的行人目标提取出来，作为模型训练的样本。在模型训练阶段，采用了GPU加速训练，以提高训练效率。经过多次迭代训练和调优，得到了稳定的模型。
3.模型测试和性能评估
在模型测试和性能评估阶段，本研究采用了COCO数据集中的行人目标进行测试，并评估了模型在不同参数设置下的性能指标。对于目标检测和分类识别两个阶段，分别计算了Precision、Recall、F1-Score等指标，并对结果进行可视化展示。结果表明，所设计的组合分类计算模型在行人检测任务中表现良好，准确率达到了90%以上，远高于单独使用目标检测或分类识别算法的准确率。
三、研究意义和展望
本研究成功开发了一种面向行人检测的组合分类计算模型，并在实际测试中取得了良好的性能，为智能交通领域中的行人监控和管理提供了有力的支持。该研究成果不仅具有一定的理论意义，而且在实际应用中也具有广泛的应用前景。未来，本研究将继续深入探索组合分类计算模型的优化方法，提高其在实际应用中的准确性和性能，为智能交通的发展做出更大的贡献。