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面向人群监管的智能视频场景理解技术研究任务书
任务书
题目：面向人群监管的智能视频场景理解技术研究
一、研究背景
随着社会的快速发展和经济的快速增长，人口城市化和社区化已成为一个不可避免的趋势。如何保护社区和公众的人身和财产安全已经成为政府和公众关心的重大问题。当前，监控和安防系统已广泛应用于社会管理和维护公共安全。智能视频监控系统由于其可以全天候监控多角度、多场景、多目标，已成为公共安保系统的主力武器之一。
然而，智能监控系统还存在着一些问题，其中最突出的问题是对不同场景中出现的人群的监管难度比较大。由于人群的影响因素多样性和复杂性，系统在监测过程中容易出现漏报、误报等问题。因此，如何提高智能监控系统对不同场景中出现的人群的监管的准确性和效率，已成为了当前亟待解决的问题。
二、研究目的
本课题旨在研究面向人群监管的智能视频场景理解技术，通过对智能监控系统中的情境认知、目标识别、行为分析等关键技术进行深入研究，提高智能监控系统对不同场景中出现的人群的监管的准确性和效率，达到以下目的：
（1）提高智能监控系统中场景理解和目标识别的准确性和精度，确保对人群监管的有效性。
（2）提高智能监控系统的自适应性，使其能够应对不同场景、不同对象、不同行为的监管要求。
（3）提高智能监控系统的智能化和自动化程度，降低人工干预的成本和风险，提高监管效率和准确率。
三、研究内容
（1）研究智能视频监控系统中的情境认知、目标识别、行为分析等关键技术，建立基于视频场景理解的人群监管模型。
（2）研究人群特征提取和建模技术，包括肢体姿态、表情、群体分析等，提高智能监控系统对人群监管的准确性和智能化程度。
（3）研究基于深度学习的模型优化算法，提高智能监控系统的自适应性和泛化能力。
（4）研究基于云计算和边缘计算的分布式智能视频场景理解技术，提高智能监控系统的效率和准确率。
四、研究方法
（1）基于问题场景分析和需求分析，确定研究的关键技术和解决方案。
（2）搜集相关文献资料和标准，建立相关专业知识和技术体系。
（3）运用机器学习、深度学习、计算机视觉等技术方法，进行实验研究和模型优化。
（4）使用开源智能监控系统平台并结合实际场景进行建设和实验验证。
五、研究成果
（1）针对人群监管问题，提出智能视频监控系统的新型场景理解技术；
（2）基于深度学习的模型优化算法，提高智能监控系统的自适应性和泛化能力；
（3）基于云计算和边缘计算的分布式智能视频场景理解技术，提高智能监控系统的效率和准确率。
（4）研制面向人群监管的智能视频监控系统样机，并进行相应的实验研究。
六、参考文献
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