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顾及透视规律的监控视频行人检测研究的任务书
任务书
研究标题：顾及透视规律的监控视频行人检测研究
研究背景：
在公共场所和私人地区安装监控摄像头已成为一种非常普遍的安全措施。随着监控技术的不断发展，越来越多的数据可以被记录下来。这些数据可以用于建立更加准确和有效的安全监控系统。
行人检测是监控视频分析中的一个重要任务。行人检测可以根据视频图像中行人的位置信息提供有用的安全信息。但是，由于透视效应的存在，监控摄像头拍摄到的图像通常会出现倾斜和畸变的情况，这就会导致传统方法的行人检测准确率不高。
目的：
该研究旨在提出一种方法，用于在监控视频中准确地检测行人，同时考虑到透视规律的影响。
任务：
1.研究基于深度学习的行人检测算法；
2.分析传统行人检测方法中由透视效应引起的误差；
3.探索一种行人检测方法，可以考虑透视规律，并提高检测准确度；
4.构建实验平台，收集行人检测数据集并评估算法的性能，并与传统方法进行比较；
5.撰写论文并撰写报告。
方法：
1.收集有关监控视频中行人检测的研究和算法，包括传统方法和深度学习方法；
2.研究传统算法中由透视效应引起误差的原因，以及这些问题如何影响检测结果；
3.提出一种方法，可以通过调整图像的透视变换以及使用均值漂移或其他技术，来消除透视效应的影响；
4.实现所提出的方法，并通过在实验平台上的测试来评估其性能；
5.撰写论文，包括实现方案，实验设计和结果分析等内容；
6.撰写报告，对研究进行总结和评估，包括将研究结果与传统方法进行比较。
预期结果：
1.提出一种方法，可以通过考虑透视规律来提高行人检测的准确度；
2.在监控视频中实现高准确度的行人检测算法；
3.构建数据集以及基于实际数据的实验平台，用于评估算法的性能；
4.撰写论文并撰写报告，对研究过程和结果进行总结和评估。
时间计划：
本研究将在6个月内完成。具体计划如下：
第一个月：收集和研究相关行人检测的文献和方法，了解透视变换的影响以及当前行人检测方法的局限性。
第二个月：提出一种考虑透视效应的行人检测算法。
第三个月：实现算法并使用实验平台进行测试。
第四个月：进一步评估和改进算法的性能，并进行实验分析。
第五个月：整理研究结果，完成论文。
第六个月：准备报告并进行答辩。
资源需求：
1.实验平台：包括监控摄像头和运行算法的计算机；
2.数据集：用于训练和评估算法；
3.计算软件：用于实现算法；
4.实验室支持：包括技术支持和访问权限等。
参考文献：
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2.GirshickR,DonahueJ,DarrellT,etal.Richfeaturehierarchiesforaccurateobjectdetectionandsemanticsegmentation[C]//ComputerVisionandPatternRecognition,2014.IEEEComputerSocietyConferenceon.IEEE,2014:580-587.
3.RenS,HeK,GirshickR,etal.FasterR-CNN:Towardsreal-timeobjectdetectionwithregionproposalnetworks[J].IEEETransactionsonPatternAnalysis&MachineIntelligence,2017:1-1.
4.ZhangS,WenL,BianX,etal.Single-shotrefinementneuralnetworkforobjectdetection[J].IEEETransactionsonImageProcessing,2018.
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