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智能视频监控中行人的检测与跟踪方法研究的开题报告
一、选题背景
随着人们对异地监控的需求不断增加，智能视频监控技术正日益成为各行各业的热门话题。作为智能视频监控的一项重要技术，行人检测和跟踪具有非常广泛的应用前景，如智能安防、智慧交通、智慧城市等领域。因此，对行人检测和跟踪方法的研究和创新具有极大的意义。
二、研究目标和意义
本文旨在研究并探讨智能视频监控中行人检测和跟踪的核心技术和方法。具体包括如下几个方面：
1.提高行人检测和跟踪准确率，优化算法性能。
2.改善弱光条件下的行人检测和跟踪效果。
3.研究基于深度学习的行人检测和跟踪算法，以提高算法准确率和鲁棒性。
4.研究多目标跟踪算法，并在接近目标时提供报警功能。
三、研究方法和路径
对于行人检测和跟踪问题，本文将采用以下研究方法：
1.综合比较现有的行人检测和跟踪算法，分析其优缺点。
2.基于传统的行人检测和跟踪算法，包括Haar级联分类器、SVM等，对其进行改进和优化。
3.研究基于深度学习的行人检测和跟踪算法，如FasterR-CNN、YOLO、SSD等。
4.研究多目标跟踪算法，并探索其在接近目标时提供报警功能的实现。
五、预期结果与成果
通过本文的研究和探讨，预期收获以下成果：
1.在传统的行人检测和跟踪算法上进行优化，在提高准确率的同时提升算法性能和稳定性。
2.基于深度学习技术构建行人检测和跟踪模型，提高算法准确率和鲁棒性。
3.提出一种多目标跟踪算法，并在接近目标时提供报警功能。
4.实现一套智能视频监控系统，具备行人检测和跟踪功能，可广泛应用于智慧城市、社区保安、公共交通等领域。
通过以上工作和成果，有望为智能视频监控行业的技术创新和发展做出贡献。