非重叠视域多摄像机监控系统中行人再识别研究的开题报告.docx

非重叠视域多摄像机监控系统中行人再识别研究的开题报告
一、选题背景和意义
随着城市化进程的加快和人口增长，人口流动频繁，人们对于城市安全的需求也越来越大。而监控系统的出现极大地便于了城市安全管理，减少了犯罪率和交通事故率。然而，传统单摄像机监控系统的受限于其视野范围只能覆盖一个固定区域，从而不能满足大区域，长周期的应用需求。为了有效增强监控系统的功能应用特别是针对大区域、多角度监控需求，非重叠视域多摄像机监控系统被广泛应用。但是，由于这种系统存在显着的视野非重叠、视角不同、曝光度不一致等问题，如何通过行人再识别技术来实现对行人的准确识别成为了一个关键的问题，这也是本次研究的重点所在。
二、研究目的和内容
本文旨在研究非重叠视域多摄像机监控系统中的行人再识别技术，主要包括以下内容：
1.了解行人识别技术的研究现状和发展趋势，分析其应用情况；
2.研究基于深度学习的行人再识别算法，探讨其在非重叠视域多摄像机监控系统中的实现方法；
3.基于以上算法，对实验数据进行处理和分析，得出有效结果；
4.进行算法实现和实验验证，通过与其他方法进行对比评估来验证效果。
三、研究方法和技术路线
本研究采用深度学习算法实现行人再识别，具体实施如下：
1.建立目标检测和跟踪模型，捕捉视频中的行人信息；
2.提取特征和学习模型，使用深度学习算法实现行人再识别；
3.进行数据处理和分析，运用图形学技术进行数据可视化；
4.针对各项性能指标，即准确率，召回率，F1-score等，进行实验验证。
四、预期研究结果和意义
本研究预期得到如下结果：
1.成功研究并实现基于深度学习算法的行人再识别技术；
2.分析比较该方法相较于其他方法的优点和劣势；
3.对实验结果进行验证并评估所提算法的准确性和实用性；
4.推广并应用该算法在行人再识别系统中，进一步提升行人再识别的准确率和效率，同时减弱非重叠视域多摄像机监控系统的视野不重合带来的影响。
研究成果将有助于非重叠视域多摄像机监控系统的进一步完善，提高城市安全监管的效率和准确性，也会具有一定的社会意义和应用价值。