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基于视频序列的行人携物检测方法研究的中期报告
中期报告
一、研究背景
行人携物检测是计算机视觉领域中一个重要的研究方向，其应用范围主要涵盖监控、安防、智能交通等领域。本研究计划基于视频序列对行人携物进行检测，以提高行人检测的准确率和应用的实时性。
二、研究内容
1.数据集的构建
数据集的构建是本研究的第一步。我们采用公开数据集进行数据的收集和整理，其中包括市区人行道、商场、机场等场景的监控视频。我们将从这些视频中截取包含行人携物的帧，并手动标注行人和携物的位置。
2.行人检测算法的改进
本研究计划基于现有的行人检测算法，进行一些改进和优化。我们将采用基于深度学习的目标检测算法，如FasterR-CNN和YOLO，结合非极大值抑制算法进行优化。同时，我们还将采用追踪算法来跟踪行人和携物在视频序列中的运动轨迹，以提高行人检测的准确率和稳定性。
3.行人携物检测模型的训练
我们将使用构建的数据集对行人携物检测模型进行训练。在训练过程中，我们将采用数据增强技术和交叉验证等方法，以提高模型的泛化能力和鲁棒性。
三、研究进展
目前，我们已经完成了数据集的构建和标注工作，并初步调研了常见的行人检测算法和追踪算法。接下来，我们将对这些算法进行调优，并针对目标检测算法进行模型训练。
四、预期结果
本研究的预期结果包括：1.基于视频序列的行人携物检测算法；2.针对现有行人检测算法的优化和改进方法；3.数据集的构建和标注工作；4.实验结果，并与相关工作进行比较。
五、研究意义
本研究的意义在于提高行人检测的准确率和应用的实时性，为监控、安防、智能交通等领域提供更加稳定和高效的行人携物检测技术。