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基于视频监控的异常行为检测算法设计与嵌入式系统实现的开题报告
一、课题研究背景及意义
近年来，随着视频监控技术的快速普及和硬件设备的不断升级，视频监控系统已经成为了一个重要的公共安全保障设施。然而，目前市面上大部分的视频监控系统仅能通过人工进行视频监控分析，这种模式耗费人力成本高昂，在实际工作中存在着效率低下、漏报及误报等问题。因此，研究并开发一套基于视频监控的异常行为检测算法，具有重要的现实意义。
目前，关于视频监控系统的异常行为检测算法已经有了很多相关的研究成果。这些算法分为两类：基于背景建模的算法和基于目标分析的算法。前者主要通过对监控内的背景画面建立模型，再通过对当前画面的比对来判断是否发生异常行为。后者则通过对场景中目标的运动轨迹、速度、方向等进行分析，来判断是否存在异常行为。然而，这些现有算法仍然存在效率低下、检测准确率不高等问题。
因此，为了解决这些问题，本文将致力于研究一种基于深度学习的异常行为检测算法，并将其集成在一套嵌入式视频监控系统中，以提高视频监控系统的安全性和效率，并为相关行业提供实用的监控系统。
二、研究目标与内容
本文旨在研究一种基于深度学习的视频监控系统异常行为检测算法，并将其应用于嵌入式视频监控系统中，以完成以下目标：
1.设计一种基于深度学习的视频异常行为检测算法，包括视频帧预处理、特征提取以及分类模型的建立等；
2.实现基于深度学习的算法在嵌入式系统上的嵌入和优化，利用FPGA等可编程硬件设计实现算法的加速和优化；
3.在真实场景中进行实验，验证设计的异常行为检测算法在嵌入式系统上的可用性、准确性和实时性能。
三、研究计划
1.算法研究（1个月）
首先，进行相关领域的文献调研。然后，开始进行算法研究，包括视频帧预处理、特征提取以及分类模型的建立等。
2.系统设计与实现（3个月）
在研究基于深度学习的异常行为检测算法的基础上，进行系统设计与实现，包括系统架构的设计、硬件平台的选择和嵌入式系统的设计和开发等。
3.实验验证（2个月）
在实验室中构建真实场景，利用设计的嵌入式系统进行实验，在不同环境下测试算法的准确性、实时性能等。
4.论文撰写（1个月）
论文撰写和修改。
四、预期研究成果
1.设计一种基于深度学习的视频异常行为检测算法，提高视频监控系统的安全性和效率。
2.将算法集成到嵌入式视频监控系统中，提供实用的嵌入式视频监控系统。
3.实验验证算法在不同环境下的可用性、准确性和实时性能。
4.结合实验结果，撰写一篇文章并提交相关国内外期刊。
五、研究难点与创新点
1.研究深度学习算法并将其应用在视频监控系统中，提高异常行为检测的效果及实时性能。
2.将算法集成到嵌入式系统中，并实现算法的优化和加速，提高系统的效率及实时性能。
3.在实验验证过程中，面对不同的场景环境和异常行为，保证算法的准确性和可用性。
以上是本文的开题报告，期望能够得到导师和多位专家教授的指导和支持，共同完成这个研究项目。