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智能视频监控系统中的行人重识别方法研究的开题报告
题目：智能视频监控系统中的行人重识别方法研究
一、选题背景及意义
随着科技的不断发展，智能视频监控系统已成为现代城市安全管理和交通管理的重要手段之一。在众多的视频监控应用领域之中，行人重识别技术一直是研究的热点之一。行人重识别技术主要是通过对行人的特征进行提取和比对，来识别在不同时间、地点采集到的同一行人。行人重识别技术在安全防范、人脸识别、智能交通等领域具有广泛应用和重要意义。
二、研究内容及方法
本文将研究基于深度学习的行人重识别方法，主要包括以下几个方面：
1.行人特征提取：使用卷积神经网络（CNN）来提取行人的特征，使用多层卷积、池化和全连接层，构建行人的特征向量。
2.跨摄像头行人匹配：在不同的摄像头中，行人的姿态、光照等都会存在差异，因此需要进行跨摄像头的匹配，解决由于拍摄视角、行人姿态变化等因素引起的不同摄像头之间的行人重识别问题。
3.行人时空特征建模：除了使用行人图像的空间特征，还可以使用行人运动轨迹、出现时间等时空信息来进行建模，更加全面地描述行人的特征。
4.行人重识别的实时性和可扩展性：行人重识别技术需要保证实时性和可扩展性，适合在大规模监控系统中应用。
针对以上问题，本文将采用以下研究方法：
1.收集和整理行人重识别相关的数据集，并对其进行预处理。
2.借鉴现有的深度学习行人重识别算法和方法，分析其优劣点。
3.结合新出现的深度学习算法，设计针对行人重识别的网络模型，实现行人特征提取和跨摄像头匹配等功能。
4.基于各个角度的行人特征建模方法，通过合适的模型结构和算法，提出一种新的行人重识别方法。
5.在真实的视频监控场景中进行实验和验证，测试所提出的行人重识别方法的准确性和实时性。
三、预期结果
本文预期的研究结果如下：
1.提出一种基于深度学习的行人重识别模型，进行跨摄像头的匹配和行人特征提取的优化和实现，提升行人重识别的准确性和实时性。
2.通过各种时空特征建模方法的整合，提出一种综合的行人重识别方法，增强行人重识别的鲁棒性和可扩展性。
3.在真实的视频监控场景中开展实验和验证，证明所提出的行人重识别方法的实用性和有效性。
四、论文的意义
本文所研究的行人重识别方法是智能视频监控系统中的一个重要组成部分。它不仅可以提高视频监控系统的安全性和准确性，而且具有广泛的应用前景。本文提出的基于深度学习的行人重识别模型和新型的行人特征建模方法，对于行人识别和许多其他智能视频监控应用具有借鉴和参考价值，在实际应用中具有重要的意义和价值。