基于混合高斯模型的智能視頻多目標(biāo)檢測(cè)算法研究的開(kāi)題報(bào)告

基于混合高斯模型的智能視頻多目標(biāo)檢測(cè)算法研究的開(kāi)題報(bào)告一、選題背景隨著視頻監(jiān)控技術(shù)的不斷進(jìn)步，視頻監(jiān)控系統(tǒng)已廣泛應(yīng)用于各種場(chǎng)景，如公共安全、交通管理、工業(yè)生產(chǎn)等。在視頻監(jiān)控系統(tǒng)中，多目標(biāo)檢測(cè)（MultipleObjectDetection，MOD）作為一項(xiàng)重要的技術(shù)，能夠?qū)ΡO(jiān)控畫(huà)面中的多個(gè)目標(biāo)進(jìn)行準(zhǔn)確快速的識(shí)別和追蹤，為其他的應(yīng)用如智能交通、智能安防等提供更好的技術(shù)支持。當(dāng)前，多目標(biāo)檢測(cè)算法主要分為兩類：基于特征的算法和基于深度學(xué)習(xí)的算法。盡管基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法在準(zhǔn)確率方面取得了巨大成功，但因其需要大量的數(shù)據(jù)集和訓(xùn)練時(shí)間，在數(shù)據(jù)集有限、實(shí)時(shí)性要求較高等場(chǎng)景中存在不足。而基于特征的算法則存在對(duì)場(chǎng)景和光照的依賴以及易受到噪聲干擾的問(wèn)題。混合高斯模型（MixtureofGaussian，MoG）是一種常用的數(shù)據(jù)模型，可以準(zhǔn)確地描述多峰分布的數(shù)據(jù)集，同時(shí)對(duì)于異常值也能有一定的魯棒性。本課題將利用MoG模型來(lái)設(shè)計(jì)一種基于特征的智能視頻多目標(biāo)檢測(cè)算法，以解決現(xiàn)有算法的不足。二、研究目的、意義和方法本課題旨在提出一種基于混合高斯模型的智能視頻多目標(biāo)檢測(cè)算法，具體目的包括：1.提高現(xiàn)有多目標(biāo)檢測(cè)算法的準(zhǔn)確度針對(duì)現(xiàn)有多目標(biāo)檢測(cè)算法在復(fù)雜背景、光照變化等情況下識(shí)別率不高的問(wèn)題，本課題將利用MoG模型來(lái)進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)，增強(qiáng)算法的魯棒性，并提高準(zhǔn)確度。2.保證算法的實(shí)時(shí)性基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法需要大規(guī)模的數(shù)據(jù)集和訓(xùn)練時(shí)間，難以滿足實(shí)時(shí)性要求。本課題將針對(duì)MoG模型進(jìn)行優(yōu)化，從而保證算法具有較高的實(shí)時(shí)性。3.適用于各種監(jiān)控場(chǎng)景本課題的算法將采用基于特征的方法，并結(jié)合MoG模型，對(duì)于各種監(jiān)控場(chǎng)景都能夠有效地進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)，具有較強(qiáng)的適用性。本課題采用實(shí)驗(yàn)研究方法，具體步驟為：1.采集數(shù)據(jù)集從不同場(chǎng)景中采集監(jiān)控視頻，建立本課題數(shù)據(jù)集用于測(cè)試和評(píng)估算法。2.提取特征采用經(jīng)典的特征提取方法，如HOG和LBP等，從視頻監(jiān)控畫(huà)面中提取特征。3.MoG模型學(xué)習(xí)針對(duì)提取的特征，使用MoG模型進(jìn)行學(xué)習(xí)，以對(duì)多峰分布數(shù)據(jù)進(jìn)行建模。4.目標(biāo)檢測(cè)對(duì)于從視頻監(jiān)控畫(huà)面中提取的特征，采用MoG模型進(jìn)行檢測(cè)，在檢測(cè)到目標(biāo)時(shí)，進(jìn)行目標(biāo)追蹤。三、研究計(jì)劃第一年：1.完善文獻(xiàn)研究，并調(diào)研目前多目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀與未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)。2.收集數(shù)據(jù)集并提取特征，完成MoG模型的學(xué)習(xí)。第二年：1.完成基于混合高斯模型的智能視頻多目標(biāo)檢測(cè)算法的設(shè)計(jì)，并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析。2.對(duì)算法進(jìn)行優(yōu)化，提高算法的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確度。第三年：