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基于深度学习图像融合的行人检测技术研究的任务书
一、选题背景
随着城市化进程的不断推进，城市中的行人数量也在不断增加。这使得行人检测成为城市智能交通管理、行人行为分析、智能安防、人机交互等方面的重要应用技术。通常情况下，行人检测分为两个阶段：目标候选生成和目标验证。目标候选生成是为了减少检测范围，提取出图像中可能是行人的区域，这通常使用基于图像特征或者滑动窗口的方法。目标验证则是通过将候选目标与训练好的模型进行比对，判断候选目标是否是真正的行人。行人检测技术已经取得了较为成功的应用，但是在实际应用中还存在一些问题，主要包括以下几个方面：
1.模型的复杂度过高，导致需求高性能的计算设备的支持。
2.图像质量差的情况下，检测效果较差，并且容易受到光照变化、遮挡等因素的干扰。
3.处理速度较低，无法满足实时数据处理的需求。
为了解决这些问题，本研究提出了一种基于深度学习的图像融合行人检测技术，通过图像融合的方式将高质量图像和低质量图像进行混合，降低模型复杂度，改善光照变化和遮挡对检测结果的影响，并同时提高处理速度，满足实时数据处理的需求。
二、研究目的
本研究的目的是研究一种基于深度学习图像融合的行人检测技术，以实现高效、准确、鲁棒的行人检测。具体研究内容包括以下几个方面：
1.设计一个基于深度学习的图像融合模型，用于将高质量图像和低质量图像进行混合。
2.研究一种高效的行人检测算法，用于对图像中的行人目标进行准确的检测和识别。
3.设计一个行人检测系统，基于深度学习图像融合技术和高效的行人检测算法，实现实时高效的行人检测。
三、研究方法
本研究采用深度学习的方法进行图像融合和行人检测。具体包括以下几个步骤：
1.图像融合。使用深度学习的技术，设计一个图像融合网络，将高质量图像和低质量图像进行混合，得到一张高质量、同时又保留低质量图像信息的图像。在使用图像融合网络进行图像融合时，采用自注意力机制和对抗生成网络等技术，提高融合效果。
2.行人检测。使用深度学习的技术，设计一个高效的行人检测算法，用于对图像中的行人目标进行准确的检测和识别。在设计行人检测算法时，采用基于深度神经网络的目标检测算法，如YOLO、SSD等算法，并结合行人目标的特点进行优化。
3.行人检测系统。将图像融合和行人检测算法进行集成，实现实时高效的行人检测。在实现行人检测系统时，采用多线程、GPU加速等技术，提高系统的处理速度和效率。
四、预期成果
本研究的预期成果为：
1.设计出一种基于深度学习的图像融合网络，用于将高质量图像和低质量图像进行混合。
2.研究出一种高效的行人检测算法，用于对图像中的行人目标进行准确的检测和识别。
3.提出一种基于深度学习图像融合技术和高效的行人检测算法的行人检测系统，用于实现实时高效的行人检测。
五、研究意义
本研究的意义包括以下几个方面：
1.提出一种高效、准确、鲁棒的行人检测技术，为城市智能交通管理、行人行为分析、智能安防、人机交互等领域提供技术支持。
2.通过图像融合技术，降低模型复杂度，改善光照变化和遮挡对行人检测结果的影响，从而提高行人检测的准确性和鲁棒性。
3.实现实时高效的行人检测，为城市交通和安全管理提供重要科技支撑，促进城市智能化发展。