面向智能监控的目标检测技术研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着社会经济的快速发展和城市化进程的加快，安防监控需求日益增长，传统的监控系统已经难以满足日益复杂的应用场景。

智能监控系统凭借其自动化、智能化的特点，能够有效解决传统监控系统存在的问题，在维护公共安全、预防犯罪、提升城市管理水平等方面发挥着至关重要的作用。

目标检测作为智能监控系统的核心技术之一，其研究对于提升智能监控系统的性能和实用化水平具有重要的现实意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

目标检测作为计算机视觉领域的一个重要研究方向，近年来取得了显著的进展。

传统的目标检测方法主要依赖于手工设计的特征，例如hog、sift等，这些方法在简单场景下能够取得较好的效果，但在复杂场景下性能有限。

近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的目标检测算法逐渐成为主流，并在各种目标检测任务中取得了突破性进展。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题的主要研究内容包括以下几个方面：
1.深入研究面向智能监控场景下目标检测的关键技术，包括目标特征提取、目标分类与识别、目标定位与跟踪等，并分析各种技术的优缺点和适用场景。

2.研究基于深度学习的目标检测算法，重点关注fasterr-cnn、yolo、ssd等算法，并对这些算法进行改进，以提高其在智能监控场景下的性能。

3.构建面向智能监控场景的目标检测数据集，收集并标注不同场景、不同天气、不同光照条件下的图像数据，为算法训练和评估提供数据支持。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法，首先进行文献调研，了解国内外在面向智能监控的目标检测技术方面的研究现状和发展趋势，在此基础上，确定研究方向和研究内容。

其次，本研究将深入研究面向智能监控场景下目标检测的关键技术，包括目标特征提取、目标分类与识别、目标定位与跟踪等，并分析各种技术的优缺点和适用场景。

同时，研究基于深度学习的目标检测算法，重点关注fasterr-cnn、yolo、ssd等算法，并对这些算法进行改进，以提高其在智能监控场景下的性能。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.面向智能监控场景，提出一种高效鲁棒的目标检测算法。

针对现有目标检测算法在智能监控场景下存在鲁棒性不足、实时性差等问题，本研究将结合智能监控场景的特点，对现有算法进行改进，提出一种高效鲁棒的目标检测算法，以提高算法在复杂场景下的性能。

2.构建面向智能监控场景的目标检测数据集。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.赵永强,刘华平,周定康,等.基于深度学习的目标检测算法综述[j].电子学报,2021,49(10):2110-2128.

2.陈俊,王楠,王贵锦.目标检测算法综述[j].计算机应用,2020,40(s1):1-10,30.

3.刘宇,王世刚,刘亚男.基于深度学习的目标检测方法综述[j].计算机应用研究,2021,38(06):1601-1612.