复杂行车场景下的行人与骑行人检测方法研究的开题报告.docx

复杂行车场景下的行人与骑行人检测方法研究的开题报告
一、研究背景及意义
随着城市化进程的加快和智能化技术的不断提升，城市道路上行人和骑行人的数量不断增加，并常常与汽车、自行车等车辆混杂在一起行驶。在这种复杂的行车场景中，驾驶员需要不断地观察周围的环境，尤其是行人和骑行人，以减少交通事故的发生。因此，对于行人和骑行人的检测技术的研究和开发具有极其重要的意义。
目前，有许多研究致力于开发高效、准确的行人和骑行人检测算法。其中，传统的检测算法采用了手工设计的特征，如HOG、Haar等，但是这些算法的效率和精度都不是特别高。近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度神经网络的行人和骑行人检测算法已成为研究的热点方向，这些算法具有更高的准确率和更好的鲁棒性。但是，由于行人和骑行人的外观变化较大、背景干扰较大等问题，基于深度学习的检测算法还存在很大的改进空间。
本研究旨在通过深入研究复杂行车场景下的行人和骑行人的检测方法，提高其准确率和鲁棒性，从而为城市道路交通安全及交通运输行业的发展做出贡献。
二、研究内容及方法
本研究将主要集中在复杂行车场景下的行人和骑行人的检测方法研究上，具体内容包括以下方面：
1、基于深度学习的行人和骑行人检测
本研究将采用深度神经网络作为行人和骑行人检测的主要算法，其中包括卷积神经网络（CNN）、区域卷积神经网络（RCNN）等。通过训练网络，提高其对复杂行车场景中行人和骑行人的准确率和鲁棒性。
2、行人和骑行人的特征提取
由于行人和骑行人在不同的场景下会有不同的特征表现，本研究将尝试提取出一些有效的特征，如颜色、纹理、形状等，用于提高行人和骑行人的检测准确率。
3、数据集制作
本研究将制作一个适合复杂行车场景下的行人和骑行人检测的数据集。该数据集将包括不同天气条件下的城市道路情景，根据实际场景数据提高检测算法的实用性。
4、效果评估
本研究将采用几种评价指标，比如准确率，召回率和F1值等指标，来评价不同算法的检测效果。同时，本研究还将通过展示和比较算法的实际应用效果来验证算法的可行性和实用性。
本研究的方法主要基于实验，使用国内外比较流行的深度学习框架、行人和骑行人检测算法以及相关数据集进行实验，得出行人和骑行人检测算法的优化和改进方案。
三、预期成果
本研究的预期成果包括以下几个方面：
1、提出一种适用于复杂行车场景下的行人和骑行人检测算法，通过实验结果验证算法的有效性和可行性。
2、制作一个符合实际场景的行人和骑行人检测数据集，按照数据集设置一套行人和骑行人检测系统，即可作为现有交通安全装备的拓展。
3、优化和改进现有的行人和骑行人检测算法，提高其准确率和鲁棒性，促进相关研究的进一步发展。
4、形成可推广的技术方案，为城市道路交通安全提供技术支持，尤其对于城市中交通拥堵、交通事故发生率高等问题提供有效解决办法。
四、研究计划及进度安排
本研究的具体进度安排如下：
1、第一阶段（2个月）：文献调研和算法学习，研究常见的行人和骑行人检测算法，制定研究计划和技术路线。
2、第二阶段（6个月）：进行数据集的收集和制作。该阶段主要包括数据采集、标注和分类等工作，并建立数据集的标准化规范。
3、第三阶段（6个月）：研究行人和骑行人的特征提取算法，进行算法测试和调整，确定最佳的特征提取方式。
4、第四阶段（6个月）：开展算法实现和优化工作，同时进行积极的算法交叉验证和实验，探究行人和骑行人检测算法的方法及性能。
5、第五阶段（2个月）：成果整理和总结，完成相关研究论文撰写和技术报告的起草工作。
五、参考文献
[1]ZouL,WangL,LuoP,etal.ObjectDetectioninVideoswithTubeletsandOnlineMulti-FrameAssociation[J].arXivpreprintarXiv:1604.04053,2016.
[2]ZeilerMD,FergusR.VisualizingandUnderstandingConvolutionalNeuralNetworks[C]//ECCV.Springer,2014:818-833.
[3]GirshickR,DonahueJ,DarrellTetal.Richfeaturehierarchiesforaccurateobjectdetectionandsemanticsegmentation[C]//CVPR.IEEE,2014:580-587.
[4]GirshickR.FastR-CNN//ProceedingsoftheIEEEInternationalConferenceonComputerVision.IEEE,2015:1440-1448.
[5]RedmonJ,DivvalaS,GirshickR,etal.Youon