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基于深度学习的多行人目标跟踪及行人重识别算法研究的开题报告
一、选题背景
随着城市化进程的加快，城市中的人流量也越来越多，人口密度不断增加，行人密度也随之增加。在人群密集区域，如商业区、交通枢纽，行人的数量往往会十分庞大。传统的实时视频监控方法需要大量的人力和物力去识别并跟踪行人，而且难以保障监控的实时性和准确性。针对这一问题，基于深度学习的多行人目标跟踪及行人重识别算法成为了解决该问题的有效手段。
二、研究目的与意义
本课题旨在研究基于深度学习的多行人目标跟踪及行人重识别算法，通过对行人的实时跟踪和重识别，能够对行人的轨迹进行有效记录和管理，提高人流量密集区域的实时监控能力，提高城市治理水平。同时，还可以应用于安保领域、智能交通等领域，对城市生活和社会治理具有十分重要的意义。
三、研究内容和方法
1.研究基于深度学习的多行人目标跟踪算法；
2.研究基于深度学习的行人重识别算法；
3.设计行人目标跟踪系统，通过系统对多个行人进行实时跟踪，获取行人的轨迹信息；
4.通过行人的重识别算法对行人进行特征提取和匹配，实现行人的重识别功能。
四、研究预期成果
1.能够研究出一种高效的多行人目标跟踪算法，能准确地进行行人的实时跟踪；
2.能够研究出一种高效的行人重识别算法，能够对行人进行有效的重识别；
3.开发出一套行人目标跟踪系统，能够在人口密集区域进行实时监控，并能够对行人的轨迹进行记录和管理。
五、研究难点
1.需要解决多行人目标跟踪算法中多个行人之间的遮挡和交叉问题，进行准确的行人跟踪；
2.需要解决行人重识别算法中不同姿态、不同视角、不同服装等因素带来的行人特征变化问题，进行准确的行人重识别。
六、研究进度安排
第1-2周：查阅相关文献，对多行人目标跟踪及行人重识别算法进行综述和分析。
第3-4周：设计并实验多行人目标跟踪算法，对实验数据进行结果分析和总结。
第5-6周：设计并实验行人重识别算法，对实验数据进行结果分析和总结。
第7-8周：开发行人目标跟踪系统，与算法相结合进行实时跟踪和记录。
第9-10周：进行实验数据测试与结果评估，总结并进一步完善算法和系统。
第11-12周：完成开题报告撰写、中期检查等相关工作。
七、研究计划
本课题中涉及到的算法和系统都需要进行程序实现，进行实验测试，并对结果进行分析和总结，因此需要一定的代码等实验资源开销。此外，本课题还涉及到多个领域的知识，需要进行综合研究和学习，需要一定的时间和精力投入。