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基于视频的徘徊行为监控的任务书
任务书
一、背景
随着城市化进程的推进，城市交通情况日益复杂，各类交通事故也频频发生。其中，行人徘徊行为通常是引发交通事故的重要原因之一。由于行人可能突然停留在人行道上或路口附近，导致驾驶者无法预先做出反应而发生碰撞事故。因此，监控行人徘徊行为成为了预防交通事故和提升城市安全的重要任务之一。
二、任务描述
本任务旨在研究视频监控技术在行人徘徊行为检测方面的应用，并开发出相应的算法进行检测与预警。该任务需要完成以下具体目标：
1.选择适当的监控设备：根据研究需要，选择适当的监控设备进行视频数据的采集，例如高清摄像头等；
2.搜集数据集并标注：为了构建行人徘徊行为检测算法，需要搜集相关的视频数据，并对数据集进行标注，包括徘徊行为的定义和标注规范等；
3.算法研究：基于搜集到的数据集，研究行人徘徊行为的特征，选择合适的特征提取算法和分类算法，开发出高效、准确的行人徘徊行为检测算法；
4.系统开发：基于上述算法，设计并实现行人徘徊行为检测系统，包括视频数据输入、行人徘徊行为检测与预警等功能。
三、具体要求
1.在选择监控设备时，需要考虑设备的分辨率、画面稳定性、安装位置等因素，确保采集到的视频能够满足算法研究的需求；
2.在数据集的搜集和标注过程中，需要注意数据质量和标注规范，确保算法的准确性和可靠性；
3.在算法研究过程中，需要对比不同的算法，选择最优的算法进行实现；
4.在系统开发过程中，需要保证系统稳定性和安全性，确保行人徘徊行为能够被及时检测，给出预警，提高城市交通安全水平。
四、评估标准
本任务的评估标准主要包括以下方面：
1.数据集的质量和可靠性；
2.算法的准确性和效率；
3.系统的稳定性和安全性；
4.系统的实际应用效果。
五、参考文献
1.赵树志.基于视频监控的行人徘徊行为检测方法研究[D].大连理工大学,2017.
2.CHENCL,PARKKH,SAVARESES.DetectingErroneousandMisconductedPedestrianBehaviorsthroughInteractiveCues[J].IEEETransactionsonVisualization&ComputerGraphics,2015,21(5):676-688.
3.朱斌,王庆,邓健康,等.基于深度卷积神经网络的行人徘徊行为检测[J].图学信息与技术,2019,9(6):1-7.
6.XiangyangLiu,YingyingChen,PingWang,etal.PedestrianBehavioralAnalysisinTrafficScenes:ASurvey[J].IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems,2018,19(3):926-942.
以上文献可供参考，具体使用应根据实际需要进行调整、完善。
六、时间安排
本任务开展时间为4个月，具体时间安排如下：
第1-2周：文献调研，设计任务计划；
第3-4周：确定监控设备，搜集数据集并标注；
第5-8周：算法研究、模型搭建及实现；
第9-11周：系统开发和测试；
第12周：实验结果分析及任务总结。