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基于深度学习的行人检测与行为识别研究的开题报告
一、选题背景
随着社会的发展，人们对于公共场所的安全性需求越来越高。行人检测和行为识别技术成为智能监控领域的重要研究方向。行人检测可以在监控画面中自动识别出行人，实现无人化监控，减少犯罪率和提高安全性。行为识别则可以进一步对行人的动态进行分析，提高监控系统的预警能力，防范潜在威胁。近年来，深度学习技术的快速发展，对行人检测和行为识别的精度提升有了显著的帮助。
二、研究目的
本研究旨在通过深度学习技术，实现精准的行人检测和行为识别功能。具体包括以下目标：
1.搭建深度学习模型，提高行人检测和行为识别的准确率；
2.研究基于深度学习的行人检测和行为识别算法，在大规模的视频监控场景中的效果；
3.将研究成果应用于实际场景，如学校、商场、地铁等公共场所，提高安全性并为公共安全保障做出贡献。
三、研究内容
1.行人检测模型的设计与实现。选取目前比较流行的深度学习算法，如YOLO、FasterR-CNN等方法，对行人检测模型进行设计和实现，测试其准确率和鲁棒性。
2.行为识别模型的设计与实现。在行人检测的基础上，选取基于深度学习的行为识别算法，对行为模式进行学习，并结合行人追踪技术，对行为进行识别和分析。例如，当行人在监控画面中持续停留或者奔跑时，表示有不同的行为模式，可以给出不同的预警提示。
3.模型的实验评估。将行人检测和行为识别模型应用于现实场景，并对其准确率、鲁棒性、时间效率进行评估，同时与传统算法进行比较分析。
四、研究意义
本研究对于提高智能视频监控领域的发展，保障公共场所的安全性和稳定性具有重要的意义。
1.利用深度学习技术，提高行人检测和行为识别的准确率，降低误报率，提高监控系统的可靠性。
2.将研究成果应用于实际场景，为公共场所的安全保障做出贡献，保障公众的生命安全和财产安全。
3.深入研究基于深度学习的行人检测与行为识别问题，在技术上具有一定的创新和提高。
五、研究方法
1.收集大量行人检测和行为识别的相关数据，并进行筛选和标注，为研究提供充足的数据基础。
2.在TensorFlow、Caffe等深度学习框架的支持下，选取适合的深度学习算法，并在ImageNet、MSCOCO等公共数据集上进行训练和验证。
3.利用NVIDIAGTX1080Ti等图形处理器对模型进行加速，提高实时性和处理速度。
4.模型的改进和调参，选取适合特定场景的行人检测和行为识别算法并进行优化，提高其稳定性和鲁棒性。
六、论文框架
本论文的结构分为六个部分：
第一部分：绪论。包括选题背景、研究意义、国内外研究现状等。
第二部分：行人检测技术的研究。介绍行人检测的概念、常见算法、研究方法和技术指标等。
第三部分：基于深度学习的行人检测技术研究。搭建基于深度学习的行人检测模型，介绍YOLO、FasterR-CNN等算法的特点和实现方式。
第四部分：行为识别技术的研究。介绍行为识别技术的概念、研究方法和技术指标等。
第五部分：基于深度学习的行为识别技术研究。在行人检测的基础上，选取基于深度学习的行为识别算法，对行为模式进行学习。
第六部分：结论与展望。总结本研究的主要研究内容、成果和不足之处，提出未来可能做的研究方向并展望其应用前景。
七、预期成果
本研究的预期成果包括：
1.行人检测和行为识别模型的研发，具有一定的创新性和提高性。
2.基于深度学习的行人检测和行为识别技术，具有一定的实用性和稳定性。
3.将研究成果应用于实际场景，提高公共场所的安全性和监控系统的预警能力。
4.一篇具有一定学术价值和实用前景的研究论文。
八、研究进度
本研究的进度计划如下：
1.文献阅读和数据收集：1个月；
2.行人检测模型的设计和实现：2个月；
3.行为识别模型的设计和实现：2个月；
4.模型的实验评估和分析：1个月；
5.撰写论文并进行修改：2个月。
九、参考文献
[1]李超.基于深度学习的行人检测技术研究[D].沈阳:沈阳航空航天大学,2019.
[2]ZhouJ,ZhangR,LinZ,etal.LearningCrowd-RNNforCrowdAnomalyDetection[C]//ProceedingsoftheIEEEconferenceoncomputervisionandpatternrecognition.2020.
[3]李月清,张志扬.基于卷积-循环神经网络的行人视角监测和行为识别算法[J].中国科学院大学学报,2019,36(4):419-426.
[4]RedmonJ,FarhadiA.YOLOv3:Anincrementalimprovement[J].arXivpreprintarXiv:1804.02767,2018.