智能辅助驾驶的行人检测与跟踪算法研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着人工智能技术的快速发展，智能辅助驾驶系统作为汽车智能化的重要发展方向，近年来备受关注。

行人检测与跟踪作为智能辅助驾驶系统中的关键技术之一，对于提高驾驶安全性、减轻驾驶员负担具有重要意义。

本选题旨在研究智能辅助驾驶背景下行人检测与跟踪的关键算法，提高系统对行人的感知能力，为智能辅助驾驶系统的实际应用提供理论和技术支撑。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，随着传感器技术、计算机视觉和人工智能技术的快速发展，行人检测与跟踪技术取得了显著的进步。

1. 国内研究现状

国内学者在行人检测与跟踪方面开展了大量研究工作，并取得了一定的成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究的主要内容包括以下几个方面：1.深入研究智能辅助驾驶系统的需求和应用场景，分析行人检测与跟踪技术在其中的作用和挑战。

2.研究基于深度学习的行人检测算法，设计和实现高效、鲁棒的行人检测模型，并对模型进行训练和优化，提高复杂场景下的行人检测精度。

3.研究基于多目标跟踪的行人跟踪算法，实现对视频序列中多个行人的准确、稳定跟踪。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法。

1.理论分析阶段：-深入研究智能辅助驾驶系统、行人检测与跟踪技术等相关理论知识，分析国内外研究现状和发展趋势。

-调研和分析现有的行人检测与跟踪算法，比较各种算法的优缺点，为本研究选择合适的算法提供理论依据。

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.提出一种改进的基于深度学习的行人检测算法，提高复杂场景下行人检测的精度和鲁棒性。

2.结合多目标跟踪算法，实现对视频序列中多个行人的准确、稳定跟踪，提升智能辅助驾驶系统的感知能力。

3.设计并实现智能辅助驾驶行人检测与跟踪系统，并在实际场景中进行测试和评估，验证系统的有效性和可靠性。

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] 刘鹏,徐友春,汪俊,等.基于深度学习的行人检测技术综述[j].计算机应用研究,2021,38(12):3553-3562.

[2] 陈鹏,黄凯奇,郭雨桐,等.基于改进yolov3的车辆行人检测方法[j].计算机应用研究,2021,38(08):2272-2278.

[3] 王圣迪,刘亚男.基于深度学习的目标检测算法综述[j].电子技术应用,2020,46(10):126-132.