基于学习的行人检测与跟踪算法研究的任务书.docx

基于学习的行人检测与跟踪算法研究的任务书
一、任务背景
近年来，行人检测与跟踪技术在智能监控、自动驾驶等领域得到了广泛应用。为了提高人体姿态识别准确性和实时性，基于学习的行人检测与跟踪算法成为了这一领域的重点研究方向之一。然而，目前基于学习的行人检测与跟踪算法在复杂场景下仍存在着很多挑战，例如多目标跟踪、行人姿态变化等问题，需要进一步研究和改进。
二、任务目标
本研究旨在通过学习和研究行人检测与跟踪的现有算法，分析其优缺点，进而提出创新性的算法方案，以解决基于学习的行人检测与跟踪在复杂场景下的问题。本研究的主要目标包括：
1.综合比较现有行人检测与跟踪算法的优缺点，找出其适用性；
2.提出一种基于学习的新型算法，完善多目标跟踪、行人姿态变化等问题；
3.在公开数据集和实际场景下进行实验和验证，分析和评估算法性能；
4.探索算法在实际应用中的适用性和可行性。
三、研究内容和方法
1.研究现有行人检测与跟踪算法并进行综合比较，分析其优缺点，找出其适用性。
-介绍传统的行人检测与跟踪算法；
-研究不同的行人检测与跟踪算法，并分析其优缺点；
-探究算法在特定场景中的应用效果。
2.基于学习的新型算法的研究和开发，完善多目标跟踪、行人姿态变化等问题。
-研究神经网络、深度学习等基础知识；
-设计基于学习的新型算法，并进行实现；
-分析和解决多目标跟踪、行人姿态变化等问题。
3.在公开数据集和实际场景下进行实验和验证，分析和评估算法性能。
-收集合适的公开数据集，评估算法性能；
-在实际场景下进行算法验证；
-分析和评估算法性能和效果。
4.探索算法在实际应用中的适用性和可行性。
-将算法运用于实际案例；
-分析算法在实际应用中的效果和优化方案；
-总结算法适用性和可行性。
四、预期成果
1.学习行人检测与跟踪的现有算法，深入了解其优缺点，找出适用性；
2.提出创新性的基于学习的行人检测与跟踪算法；
3.在公开数据集和实际场景中进行实验和验证，分析和评估算法性能；
4.探索算法在实际应用中的适用性和可行性；
5.撰写本研究报告。
五、进度安排
1.第一阶段：研究与分析（2周）；
2.第二阶段：算法开发（4周）；
3.第三阶段：实验验证（2周）；
4.第四阶段：研究总结（2周）。
六、参考文献
[1]张志刚,郭燕萍.行人检测技术研究综述.计算技术与自动化,2017,36(3):51-56.
[2]ChenJ,ZhangX,LiX.AnImprovedPedestrianTrackingAlgorithmBasedonID3DecisionTree[C]//ComputerScienceandApplicationTechnology(CSAT)20183rdInternationalConferenceon.IEEE,2018:34-38.
[3]WangH,LuJ.Acomparativestudyonpedestriandetectionandtrackinginvideos[C]//2018IEEEInternationalConferenceonVisualCommunicationsandImageProcessing(VCIP).IEEE,2018:1-4.
[4]YangJ,ZhangJ,XuY,etal.Real-timemulti-humanmulti-viewtrackingbasedonpersonfollowing[C]//201813thIEEEInternationalConferenceonAutomaticFace&GestureRecognition(FG2018).IEEE,2018:568-573.