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视频中的逆向走事件实时检测方法研究的任务书
任务书：视频中的逆向走事件实时检测方法研究
一、研究背景
随着人们生活水平的提高和经济发展的不断进步，人们对于安全问题的关注度也越来越高。其中，视频监控作为一种公共安全管理工具，可实现对于某一区域的全面监控。
在实际应用中，人们希望通过监控视频发现危险事件和异常行为，特别是对于逆向走行为的检测。逆向走是指行人在人行横道线上横穿道路时，沿着禁止逆向行驶的道路或车道行走的行为。这种行为不仅危害行人的生命安全，还会给车辆和其他行人带来潜在的安全隐患，因此逆向走的实时监测具有重要的应用价值。
目前，针对逆向走监测的研究主要集中在基于计算机视觉的方法上，比如基于背景建模的方法、基于特征提取的方法和基于深度学习的方法等。虽然这些方法已经取得了一定的研究成果，但是在复杂环境下的逆向走行为实时检测仍然存在一定的挑战。
因此，本项目旨在研究视频中逆向行为实时检测的方法，探讨在复杂环境下有效地实现逆向走行为的实时检测。
二、研究内容
本研究将围绕视频中逆向行为实时检测展开，主要包括以下的研究内容：
1.构建逆向走的数据集
首先需要构建一个逆向走的数据集，以便训练和测试模型的效果。数据集应该包含各种复杂情况下的逆向走行为，包括夜间行为、视野模糊、人物遮挡等场景，以模拟实际应用中的多样化情境。
2.深入研究深度学习方法
考虑到深度学习方法在计算机视觉领域的广泛应用，本研究将尝试研究如何使用深度学习方法对视频中的逆向走行为进行实时检测。具体来说，我们将研究基于卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)的深度学习模型，分析它们在逆向走检测中的优势和劣势。
3.开发实时检测系统
在研究深度学习方法的同时，我们还将探究如何实现实时逆向行为检测系统。考虑到实时性要求的限制，我们将重点探讨如何优化模型的处理速度，例如使用GPU加速和模型压缩等技术。此外，我们还将基于已有的深度学习模型，构建实际的逆向行为检测系统，并进行实验性的应用研究。
三、研究方法
本研究将采用如下的研究方法：
1.调查现有的逆向走检测技术和深度学习方法，掌握最新的研究进展和技术应用。
2.搜集各种逆向走行为的数据集，并进行数据的预处理和分析。
3.选择合适的深度学习模型，进行模型训练和评估。
4.基于已有的深度学习模型，开发实时逆向走检测系统，并进行实验性应用研究。
5.总结研究成果，撰写研究论文。
四、预期成果
本研究的预期成果包括：
1.构建一个完整的逆向走数据集，并制定逆向行为检测的评估指标。
2.研究并比较不同的深度学习模型在逆向走检测中的表现，探究在不同情境下的模型优化策略。
3.开发实时逆向行为检测系统，实现视频中逆向走行为的实时检测。
4.撰写研究论文，发表在高水平的国内外期刊或会议上。
五、研究计划
时间节点任务2019年10月~2020年12月
1.周期一调研调查现有逆向走检测的技术和深度学习方法，制定论文撰写计划2.周期二数据准备构建逆向走行为数据集，包括各种复杂情境下的数据3.周期三模型研究选择合适的深度学习模型，进行实验和评估4.周期四实时检测系统开发实时逆向行为检测系统，并进行实验性应用研究5.周期五论文撰写撰写研究期刊论文，投稿在高水平的国内外期刊或会议上
六、预期费用
本研究所需的费用预计为50万元，包括人员支出、设备购置、差旅费等。其中主要包括：
1.人员支出：30万元，用于招募研究人员和提供研究经费。
2.设备购置：10万元，用于购买实验所需的计算机、摄像头、数据存储设备等。
3.差旅费：10万元，用于调研、学术交流和研究成果的推广等。