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室内移动目标监控轨迹重建研究与应用的开题报告 题目:室内移动目标监控轨迹重建研究与应用 一、研究背景 室内监控系统已经成为了许多公共场所和住宅的必备设施,如商场、酒店、医院、办公室等。其主要目的是监视室内的动态情况,及时发现并预警异常情况,保障公共安全。但是,由于室内环境的复杂性和运动目标的多样性,室内监控系统面临很多挑战。其中之一就是如何对移动目标的轨迹进行重建,以提高监控系统的准确性和实用性。 二、研究意义 通过对室内移动目标的轨迹重建研究,可以提高室内监控系统对移动目标的检测和跟踪的准确性。同时,可以对于目标的行为进行分析和推断,并通过算法的优化和改进,提高监控系统的性能和稳定性。此外,对于室内监控系统的应用领域也有很大的推广意义,如安全防护、老人、儿童关爱等领域。 三、研究内容和方法 研究内容: 本研究的目的是对室内移动目标的轨迹进行重建,并对轨迹进行预测和分析。具体内容包括以下三个层面: 1.运动目标识别和跟踪:使用机器学习算法进行运动目标识别和跟踪,对目标进行标记和分类,并进行运动轨迹的记录和分析。 2.轨迹的重建和预测:通过对轨迹信息的处理和分析,建立运动目标的轨迹模型,进行轨迹的重建和预测,以获取运动目标的位置和行为信息。 3.轨迹的分析和推断:对重建和预测的轨迹进行分析和推断,提取目标的行为特征,并进行异常检测和预警。 研究方法: 1.运动目标识别和跟踪:采用基于深度学习的目标检测算法,如YOLOv3,进行目标的识别和跟踪。同时,使用多目标跟踪算法,如KalmanFilter和ParticleFilter,对目标进行跟踪。 2.轨迹的重建和预测:运用贝叶斯滤波和粒子滤波等滤波算法,准确快速地对目标轨迹进行重建和预测。 3.轨迹的分析和推断:通过深入分析目标运动行为特征,以及利用统计分析和机器学习技术进行目标行为异常检测,并提供实时异常报警功能。 四、预期成果 本研究的预期成果包括:基于深度学习的室内移动目标检测和跟踪算法、贝叶斯滤波和粒子滤波算法的应用及实现、运动目标的轨迹模型、室内移动目标监控系统并具备实时异常检测和报警功能等。同时,本研究的不断优化和改进将不断提高室内监控系统的性能和准确性,为运动目标的轨迹重建与预测提供一个可靠的算法基础。