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视频监控中的行人检测与跟踪方法研究的任务书
任务书
一、任务背景
随着社会的发展和城市化进程的加快，城市道路交通量逐渐增大，道路交通事故和交通拥堵问题日益突出。为了有效地解决这些问题，视频监控系统在城市交通管理中得到了广泛应用，它在保障城市交通安全和畅通方面发挥了重要作用。
视频监控中的行人检测与跟踪方法是视频监控系统的一个重要组成部分。通过行人检测与跟踪方法，可以实现对行人轨迹的记录和分析，预测行人位置和行动，提高城市交通管理的效率和精度。因此，本研究的任务就是在视频监控中研究行人检测与跟踪方法，以实现城市交通管理的智能化。
二、研究目标
本研究旨在探究视频监控中的行人检测与跟踪方法，提升城市交通管理的智能化水平，具体包括以下目标：
1.研究行人检测的基本原理和方法，包括基于外观特征和运动特征的行人检测方法。
2.研究行人跟踪的基本原理和方法，包括基于卡尔曼滤波和粒子滤波的行人跟踪方法。
3.研究基于深度学习的行人检测和跟踪方法，包括基于卷积神经网络的深度学习方法和基于循环神经网络的深度学习方法。
4.设计并实现一个视频监控系统，通过应用行人检测和跟踪方法，实现对行人轨迹的记录和分析，为城市交通管理提供有效支持。
三、研究内容
1.行人检测的基本原理和方法
（1）基于外观特征的行人检测方法
（2）基于运动特征的行人检测方法
2.行人跟踪的基本原理和方法
（1）基于卡尔曼滤波的行人跟踪方法
（2）基于粒子滤波的行人跟踪方法
3.基于深度学习的行人检测和跟踪方法
（1）基于卷积神经网络的深度学习方法
（2）基于循环神经网络的深度学习方法
4.视频监控系统的设计与实现
（1）系统需求规格说明
（2）系统设计方案与实现技术选择
（3）系统功能测试与性能分析
四、研究计划
1.第一阶段：文献调研与分析（第1-2周）
对行人检测和跟踪方法的研究现状进行系统性的文献调研和分析，包括基于外观特征和运动特征的行人检测方法、卡尔曼滤波和粒子滤波的行人跟踪方法、以及基于深度学习的行人检测和跟踪方法等。
2.第二阶段：行人检测与跟踪方法的研究（第3-7周）
根据文献调研的结果，对行人检测和跟踪方法进行深入研究。包括基于外观特征和运动特征的行人检测方法、卡尔曼滤波和粒子滤波的行人跟踪方法、以及基于深度学习的行人检测和跟踪方法。
3.第三阶段：视频监控系统的设计与实现（第8-12周）
根据前两个阶段的研究成果，进行视频监控系统的设计与实现。包括系统需求规格说明、系统设计方案与实现技术选择、系统功能测试与性能分析。
4.第四阶段：论文撰写与答辩（第13-14周）
根据前三个阶段的研究成果，撰写毕业论文，并进行答辩。
五、研究意义
本研究的意义在于提升城市交通管理的智能化水平，加强城市交通安全和畅通的管理和监控，为城市交通事故和交通拥堵问题提供有效的解决方法。同时，本研究也对深度学习在视频监控中的应用能力进行一定的探究和实践，为相关领域的深度学习研究提供一些经验和借鉴。