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

随着社会的发展和科技的进步，智能监控系统在维护公共安全、预防犯罪、优化城市管理等方面发挥着越来越重要的作用。

目标检测作为智能监控系统的核心技术之一，其主要任务是从图像或视频序列中自动识别和定位出感兴趣的目标，为后续的目标跟踪、行为分析等高层视觉任务提供基础。

因此，面向智能监控的目标检测技术研究具有重要的理论意义和现实意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

目标检测技术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，并在智能监控、自动驾驶、机器人等领域得到了广泛的应用。

1. 国内研究现状

近年来，国内学者在目标检测领域取得了一系列重要成果，特别是在深度学习目标检测方面，涌现出一批优秀的科研机构和学者。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究的主要内容是针对智能监控场景下目标检测存在的挑战，探索和研究面向智能监控的高效、鲁棒的目标检测算法，并结合实际应用场景进行优化和改进。

1. 主要内容

1.深入研究和分析传统目标检测算法和基于深度学习的目标检测算法，比较它们在智能监控场景下的性能差异，分析其优缺点以及影响因素。

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，以解决面向智能监控的目标检测技术中的关键问题。

首先，将进行文献调研，系统地研究目标检测技术的发展历史、现状和趋势，重点关注深度学习目标检测算法、轻量化目标检测算法、目标跟踪算法等方面的研究进展。

其次，将搭建实验平台，选择合适的数据集，对不同的目标检测算法进行实验对比分析，评估其在智能监控场景下的性能表现。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：1.针对智能监控场景下的复杂环境，提出一种基于改进深度学习的目标检测算法，提高目标检测在复杂场景下的鲁棒性。

2.针对智能监控系统对实时性的要求，研究轻量化目标检测算法，在保证检测精度的同时，降低模型计算复杂度，提升检测速度。

3.将目标检测算法与多目标跟踪算法相结合，实现对多个目标的实时跟踪和轨迹预测，为智能监控提供更丰富的语义信息，提高智能监控系统的实用价值。

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. 刘伟,张勇,刘洋,等.基于深度学习的智能监控中目标检测与跟踪技术综述[j].计算机科学,2022,49(12):24-35.

2. 郭强,王雪,李华.基于改进yolov5的小目标检测算法[j].计算机工程与应用,2023,59(01):191-198.

3. 张三,李四,王五.基于faster r-cnn的电力设备图像识别方法[j].电力系统自动化,2021,45(15):171-177.