基于機器視覺的行人流量檢測技術(shù)研究的開題報告

基于機器視覺的行人流量檢測技術(shù)研究的開題報告一、研究背景和意義隨著城市化進(jìn)程的加快和人口的增多，城市道路的交通流量和人流量也在不斷增加。其中，行人流量的監(jiān)測對于城市管理和規(guī)劃以及商業(yè)活動的策劃都有著重要作用。傳統(tǒng)的行人流量監(jiān)測方法主要依靠安裝人員統(tǒng)計，然而這種方法不僅工作量大，準(zhǔn)確率低，而且成本昂貴。因此，研究基于機器視覺的行人流量檢測技術(shù)具有很大的現(xiàn)實意義。機器視覺技術(shù)在行人流量檢測方面的應(yīng)用越來越廣泛，其中，基于深度學(xué)習(xí)的行人檢測和跟蹤技術(shù)已經(jīng)成為當(dāng)前的研究熱點。然而，目前的研究大多只關(guān)注行人數(shù)量的計數(shù)，對于不同時段、不同地點、不同行為的行人流量分析和預(yù)測能力不足。因此，本研究希望通過深入研究基于機器視覺的行人流量檢測技術(shù)，探究行人流量變化規(guī)律，并對其進(jìn)行分析和預(yù)測，為城市規(guī)劃和商業(yè)活動的決策提供有力支持。二、研究內(nèi)容和方案1.研究內(nèi)容：(1)研究基于機器視覺的行人檢測和跟蹤技術(shù)，探究其在行人流量監(jiān)測中的應(yīng)用方法和效果。(2)分析不同時間段、不同地點和不同行為的行人流量變化規(guī)律，提取有效特征，建立行人流量預(yù)測模型。(3)對所建立的行人流量預(yù)測模型進(jìn)行測試和優(yōu)化，驗證其預(yù)測能力和實用性。2.研究方案：(1)調(diào)研和分析現(xiàn)有的基于機器視覺的行人檢測和跟蹤技術(shù)，選定適合本研究的方法。(2)收集相關(guān)數(shù)據(jù)集，使用已有的行人檢測和跟蹤模型進(jìn)行測試，并選擇最佳的模型。(3)將選定的模型應(yīng)用到實際場景中進(jìn)行測試，并對其效果進(jìn)行評估。(4)統(tǒng)計分析不同時間段、不同地點和不同行為的行人流量，提取相關(guān)特征，并建立預(yù)測模型。(5)對所建立的行人流量預(yù)測模型進(jìn)行測試和優(yōu)化，并對其進(jìn)行性能評估和分析。三、研究預(yù)期結(jié)果(1)建立基于機器視覺的行人檢測和跟蹤技術(shù)在行人流量監(jiān)測中的應(yīng)用方法，提高行人流量監(jiān)測的準(zhǔn)確率和效率。(2)分析不同時間段、不同地點和不同行為的行人流量變化規(guī)律，建立行人流量預(yù)測模型，為城市規(guī)劃和商業(yè)活動決策提供有力支持。(3)對所建立的行人流量預(yù)測模型進(jìn)行測試和優(yōu)化，驗證其預(yù)測能力和實用性。四、研究進(jìn)度計劃時間節(jié)點|研究任務(wù)---|---2021年9月-2021年10月|調(diào)研現(xiàn)有的基于機器視覺的行人檢測和跟蹤技術(shù)，選定適合本研究的方法。收集相關(guān)數(shù)據(jù)集，使用已有的行人檢測和跟蹤模型進(jìn)行測試，并選擇最佳的模型。2021年11月-2022年2月|將選定的模型應(yīng)用到實際場景中進(jìn)行測試，并對其效果進(jìn)行評估。統(tǒng)計分析不同時間段、不同地點和不同行為的行人流量，提取相關(guān)特征，并建立預(yù)測模型。2022年3月-2022年5月|對所建立的行人流量預(yù)測模型進(jìn)行測試和優(yōu)化，并對其進(jìn)行性能評估和分析。2022年6月-2022年8月|編寫論文，并進(jìn)行答辯和總結(jié)。五、研究經(jīng)費和技術(shù)保障本研究所需經(jīng)費包括設(shè)備費、材料費、差旅費、其他費用等，總計預(yù)算在10萬元左右。研究所需要的技術(shù)保障包括計算機、相機、