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基于语义分割的遮挡行人重识别方法研究的任务书
任务书
一、课题名称：
基于语义分割的遮挡行人重识别方法研究
二、课题背景及意义：
在人流量大的区域，如商业中心、车站等地，视频监控已经成为了公共安全的重要手段。行人重识别是视频监控的基础研究之一，其目的是为防控偷盗、抢劫等犯罪提供技术支持。但现实场景中，一些遮挡行人的出现，很大程度上增加了行人重识别的难度。因此，如何解决遮挡行人的影响，提高行人重识别的精度和稳定性，是当前研究的热点问题。
传统的行人重识别方法一般采用外观特征识别，如颜色、纹理、图形等特征，但这些方法容易受到遮挡、角度、光照等因素的干扰，精度和稳定性都较差。近年来，深度学习技术的兴起，为行人重识别带来了新的机遇。语义分割技术可有效地解决遮挡问题，因此将其应用于行人重识别任务中，能够大幅提高识别的准确性。
本研究致力于基于语义分割技术，探究有效的遮挡行人重识别方法，以提高行人重识别任务的精度和稳定性。该研究将为公共安全提供重要技术支持，也为计算机视觉领域的发展贡献巨大的力量。
三、研究目标
本研究旨在探究基于语义分割的遮挡行人重识别方法，目标如下：
1.实现基于语义分割技术的行人特征提取，准确识别行人的局部特征。
2.通过理论分析和实验研究，构建适合特定场景下的遮挡行人重识别模型，提高识别的精度和稳定性。
3.通过与传统方法的比较验证，证明该方法的有效性。
四、研究内容
1.回顾行人重识别研究的现状，分析语义分割技术在行人重识别中的应用现状和主要问题。
2.分析遮挡行人的特点，提出基于语义分割的解决方案并构建对应的算法模型，实现遮挡行人的重识别任务。
3.在公共安全监控场景下，用实际采集的数据进行试验验证，测试方法的准确度和效率，评估其适用性和可运用性。
4.与传统行人重识别方法的准确度、效率等指标进行对比，验证该方法的优势和可行性。
五、研究方法与步骤
1.文献调研，对行人重识别现有研究进行回顾和分析，了解技术应用现状和发展趋势。
2.分析遮挡行人的特点和原因，以及相关语义分割技术的适用性和局限性。
3.针对遮挡行人重识别任务，构建基于语义分割的行人特征提取模型，采用深度学习的方法训练模型。
4.使用公共安全监控场景的实际数据集，对模型进行测试，比较各个方法的准确度、效率等指标。
5.分析实验结果并总结，得出结论，为进一步完善该方法提供技术支持。
六、研究计划及预期成果
1.时间安排：
第一年：文献调研、方法分析和算法模型的构建。
第二年：数据采集和标注、模型的调优和参数优化。
第三年：验证模型的准确度、效率和可行性，撰写论文。
2.预期成果：
1.一篇高水平的论文，发表在权威学术期刊上。
2.一个公共安全监控场景的遮挡行人重识别算法模型。
3.可以有效提高行人重识别精度和稳定性的方法。
七、关键技术及难点
1.驾驭语义分割技术，准确抽取局部特征。
2.设计符合场景特定的遮挡行人解决方案。
3.数据集的收集和标注，对算法模型的测试和评估。
八、研究组织
本研究合理组织并利用各自的优势，展开分工协作的工作方式，研究组织如下：
1.研究组长：负责项目的管理和调度，协调人员之间的工作关系。
2.研究人员：分别负责文献调研、数据采集和标注、算法模型的设计和优化等工作，协同完成研究任务。
九、预期经费来源及使用情况
本研究的经费来源为学校科研基金，并根据研究需要进行适当调整和分配。经费主要用于数据采集和标注、算法模型的构建和测试等方面。按照预期计划，总经费为30万人民币，其中10万人民币用于购置相关设备和软件等。具体使用情况将在项目过程中逐步确定并公示。
十、存在问题及解决措施
在该研究过程中，可能会面临无法获取实际数据、算法过程调试困难等问题。为了减少影响，我们将通过拓宽研究渠道，增强沟通交流，寻找工具和技术支持等方式协同解决问题。对于一些无法单独解决的问题，将向主管部门或项目负责人提出申请，通过外部合作等方式继续推进相关工作。