基于人臉檢測的無線監(jiān)控視頻濃縮瀏覽技術(shù)研究的開題報告

基于人臉檢測的無線監(jiān)控視頻濃縮瀏覽技術(shù)研究的開題報告一、研究背景無線監(jiān)控技術(shù)在社會中得到越來越廣泛的應(yīng)用，是一種實現(xiàn)現(xiàn)場無人監(jiān)控，離線實時監(jiān)控視頻存儲及智能分析的途徑。然而，隨著采集設(shè)備數(shù)量的增加和監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)的增長，視頻數(shù)據(jù)的管理和處理成為了當前的研究熱點。如何針對視頻數(shù)據(jù)進行篩選、過濾和優(yōu)化傳輸，是視頻監(jiān)控系統(tǒng)需要攻克的難題。其中，與人臉檢測相關(guān)的視頻監(jiān)管問題尤其重要，因為觀察人員人臉時，可以判斷該區(qū)域是否存在異常情況。因此，對于監(jiān)控和審核人員來說，偵測和跟蹤人臉以及提供方法來加速無線監(jiān)控視頻的瀏覽尤為重要。二、研究目的本課題旨在研究一種基于人臉檢測的無線監(jiān)控視頻濃縮瀏覽技術(shù)，該技術(shù)可以自動偵測視頻中的人臉，在保留重要信息的前提下，將視頻濃縮為關(guān)鍵幀序列，減少數(shù)據(jù)傳輸量和存儲量。同時，通過使用實現(xiàn)追蹤技術(shù)，網(wǎng)絡(luò)視頻監(jiān)控無線數(shù)據(jù)傳輸可以不受網(wǎng)絡(luò)帶寬影響，提高了數(shù)據(jù)總體傳輸效率和數(shù)據(jù)的處理效率。本論文研究的技術(shù)，旨在為人臉檢測、視頻壓縮和視頻傳輸領(lǐng)域的技術(shù)提供新思路及實用的應(yīng)用解決方案。三、研究內(nèi)容1.人臉檢測該研究旨在選擇合適的人臉檢測算法，并進行深度研究，以達到在不同復(fù)雜場景下檢測人員臉部的合理精確性能的目的。2.關(guān)鍵幀選擇算法本研究的關(guān)鍵是如何確定關(guān)鍵幀，這需要一種有效的算法來進行關(guān)鍵幀的選擇，該算法應(yīng)該考慮多種因素，如圖像的差異、關(guān)鍵幀數(shù)量以及其他相關(guān)內(nèi)容。因此，本研究將考慮一種適用于濃縮視頻序列中關(guān)鍵幀篩選的有效算法。3.無線監(jiān)控視頻濃縮瀏覽技術(shù)本研究的關(guān)鍵技術(shù)是如何在保證數(shù)據(jù)完整性和重要性的情況下實現(xiàn)視頻數(shù)據(jù)的濃縮，并在數(shù)據(jù)傳輸前進行快速排查和處理。因此，我們將實驗性質(zhì)地完成模型的構(gòu)建，以研究相關(guān)技術(shù)。四、研究方法1.數(shù)據(jù)獲取及預(yù)處理：收集無線監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)，對所收集的數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，包括視頻序列切割、數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換以及標記。2.人臉檢測：通過比較和評估各種人臉檢測方法，選出最佳方法，并對數(shù)據(jù)進行實驗驗證。3.關(guān)鍵幀選擇：將篩選出的視頻進行處理，使用有效的關(guān)鍵幀選擇算法來確定濃縮后視頻的關(guān)鍵幀。4.深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練：建立視頻濃縮模型，根據(jù)情況，采用多種深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練，以獲取最佳的模型。5.實驗展示：對所建立的模型進行測試，驗證模型的有效性和適用范圍，配以實驗數(shù)據(jù)結(jié)果圖表展示。五、研究進度安排1.第一階段（1個月左右）：收集數(shù)據(jù)，確定實驗方案，并基礎(chǔ)成果的研究。2.第二階段（2個月左右）：進行人臉檢測方法排序，研究關(guān)鍵幀選擇算法，建立人臉檢測模塊和關(guān)鍵幀選擇模塊。3.第三階段（2個月左右）：開發(fā)基于深度學(xué)習(xí)算法的視頻濃縮模型，并完成實驗驗證。4.第四階段（1個月左右）：整合各階段工作，進行模型性能優(yōu)化，修完論文并完成論文的中期檢查。5.第五階段（2個月左右）：論文撰寫及畫圖處理，答辯準備和論文修改。六、預(yù)期成果1.提出一種基于人臉檢測的視頻濃縮技術(shù)，該技術(shù)基于深度學(xué)習(xí)算法，可以有效提高無線監(jiān)控視頻的數(shù)據(jù)處理效率。2.選擇出人臉檢測和關(guān)鍵幀選擇算法在實際場景中的優(yōu)化策略，這對于通過異質(zhì)無線監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)獲取實時視頻數(shù)據(jù)和大規(guī)模視頻存儲的