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智能监控中的行人检测与运动分析研究的中期报告
中期报告：
一、研究背景
随着城市化进程的加快，尤其是在公共场所，如商业区、车站、机场、公园等人流较多的地方，需要对行人进行实时监控和跟踪，以保证公共安全和秩序。因此，行人检测与运动分析是智能监控技术中的重要研究方向。
二、研究内容及进展
本研究采用深度学习的方法进行行人检测和跟踪。我们先采用图像分割技术对图像进行预处理，然后使用卷积神经网络（CNN）对行人进行检测，最后使用基于对抗生成网络（GAN）的跟踪算法实现行人的跟踪。
截止目前，我们已经完成了行人检测的网络搭建和训练。我们在行人检测数据集上进行了实验，获得了较好的检测效果。
在行人跟踪方面，我们尝试使用基于对抗生成网络（GAN）的跟踪算法进行研究。我们目前已经实现了GAN网络的搭建，正在进行训练。
三、下一步工作计划
下一步，我们将进行行人跟踪的实验和结果分析，进一步优化算法的性能。同时，我们还将探究运动分析领域的相关算法，并将其应用到本研究中，提高行人监控的准确性和效率。
四、参考文献
1.LeleXie,YuQi,andSongYang.“PedestrianDetectionviaDeepConvolutionalNeuralNetworks”.InProceedingsofthe2016IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognitionWorkshops(CVPRW),pp.1-9.
2.RossGirshick,etal.“Richfeaturehierarchiesforaccurateobjectdetectionandsemanticsegmentation”.InProceedingsofthe2014IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(CVPR),pp.580-587.
3.Jun-YanZhu,etal.“UnpairedImage-to-ImageTranslationusingCycle-ConsistentAdversarialNetworks”.InProceedingsofthe2017IEEEInternationalConferenceonComputerVision(ICCV),pp.2223-2232.