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基于视频监控的行人检测技术研究任务书
一、研究背景
随着城市化进程的不断加速，城市中行人密度越来越高，人们的行为也在日益多元化。而针对行人的监控技术的研究也随之发展，旨在提高人们行动的安全性和减轻城市管理的压力。而在行人检测技术方面，SmartEye公司在欧洲市场已经占据了一席之地，华为和大华在中国市场也已经有了较大的市场份额。本研究旨在进一步深入行人监控技术的研究，发掘行人检测技术的深层次潜力，为日后行人的安全和管理提供更加精准和有效的支持。
二、研究内容
1.行人检测技术的研究：该部分主要研究多种视频监控技术，例如追踪、目标检测、特征提取等技术，了解其基本原理及其中的优缺点，以期发现目前存在的问题并提出改进方法。此外，该部分还将研究目标检测方法中的一些算法，如卷积神经网络、物体检测、深度学习等。
2.视频处理技术：视频处理技术在行人检测技术中占据着重要的地位。通过处理视频，能够获取最准确的行人信息。对于视频处理技术的研究，将主要包括视频去噪、视频增强、视频剪辑等内容。
3.特征处理：特征处理是行人检测技术中至关重要的一步。在该部分，将研究如何从行人的视频信息中提取能反映其行为的特征，以提高特征的可检测性，使得行人的检测更加准确。
4.特征提取：在行人检测的整个流程中，特征提取是为了更好地描述行人所需要的信息和特征。该部分将学习行人检测中的特征提取算法，如SIFT、HOG等，以提高行人检测的准确性。
三、研究目标
1.设计一个高效的行人检测系统，利用视频监控技术实现对行人的有效监控和管理。
2.研究行人检测技术的推广和应用，促进其在国内市场方面的进一步发展。
3.为国内市场中的视频监控企业提供技术支持，提高其在市场中的竞争力。
四、研究方法
本研究将采用理论研究与实践相结合的方法：
1.理论研究包括相关文献的查阅、行人检测技术的分类、评价以及对比研究等。
2.实践研究主要包括软件模拟、实地采集数据和行人检测系统实现等。
五、研究计划
时间节点|研究任务
第一周|1.调研行人检测技术；2.研究关于行人检测的论文及相关文献。
第二周|1.选择行人检测相关的技术和算法；2.了解传感器的类型和原理，收集与之相关的文献。
第三周—第四周|1.剪辑视频；2.去除视频中噪声、干扰和背景等。
第五周—第六周|1.学习特征提取算法；2.对行人的特征进行提取；3.运用特征提取算法研究目标检测。
第七周—第八周|1.实践行人检测系统；2.将特征与算法相结合，设计一个可以有效检测行人的系统。
第九周—第十周|1.收集测试数据；2.实行系统评估，对行人检测系统进行实测和模拟，分析并改进系统。
第十一周—第十二周|对系统进行总结和复盘，并撰写论文。
六、研究意义
本研究对于城市管理部门、交通运输部门和公共安全部门都有着重要的意义。该研究的实施可以实现对行人的智能监控和管理，从而提高城市公共安全水平。此外，该研究的结果还可以为视频监控企业提供技术支持，促进其在行人监控领域的进一步发展。