鲁棒的智能视频监控方法研究的开题报告一、研究背景及意义随着科技的快速发展，智能视频监控系统已经成为社会安保、交通管理、工业生产和生活场所安全等领域的重要手段。但是，由于监控环境存在多变、复杂、未知因素的干扰，在实际应用中，智能视频监控系统对光照、遮挡、噪声等问题的处理仍然存在诸多困难，影响了系统的鲁棒性能和有效性能。因此，本研究计划开展鲁棒的智能视频监控方法研究，旨在提出一种有效的智能视频监控系统，以应对现实环境条件下的监控问题。一方面，该研究能够改进现有智能视频监控系统的性能，提高系统的可靠性和准确性；另一方面，这些研究成果可以为实际安全生产和社会管理提供技术支持，有着广泛的社会和经济意义。二、研究内容1.分析现有智能视频监控系统存在的鲁棒问题和挑战；2.提出一种基于深度学习的、鲁棒的智能视频监控方法；3.设计并实现鲁棒的视频预处理、目标检测和追踪等关键技术；4.对比实验验证新方法的优劣性，并评估其鲁棒性能和实际可用性。三、研究方法1.实验数据采集：在不同的监控场景下，采集不同的视频数据，并进行预处理，包括去噪、图像增强、边缘检测和颜色分割等；2.目标检测与追踪：采用深度学习算法，设计目标检测和追踪模型，提取并分类监控目标的关键特征；3.模型评估：通过对比实验，对鲁棒的监控方法进行评估，分析性能和可用性。四、预期成果1.研究鲁棒的智能视频监控方法，并能够准确识别屏幕中的目标；2.提高现有智能视频监控系统的鲁棒性能，提高系统的精确度和效率；3.提供一种有效的解决方案，在实际生产和社会管理中得到应用。五、研究难点及解决办法1.监控场景条件复杂多变，涉及到光照、遮挡、噪声等问题，导致数据预处理困难。通过深度学习算法，提高对数据处理的鲁棒性和准确性；2.目标检测和追踪技术需要解决尺度变化、旋转不变性、复杂目标变形等问题。采用多尺度卷积算法等技术，提高目标检测和追踪的精度和鲁棒性。六、研究计划及进度安排第一阶段：调研和理论基础学习（2个月）：1.调研现有智能视频监控系统研究情况；2.学习深度学习算法和目标检测与追踪基础理论。第二阶段：设计和实现监控方法（6个月）：1.数据采集、预处理和数据增强；2.设计和实现目标检测和追踪算法；3.实现实验平台。第三阶段：实验和分析（4个月）：1.设计对比实验，评估算法性能；2.分析实验结果。第四阶段：论文撰写（2个月）：1.总结研究成果；2.撰写论文。七、参考文献[1]芦逢申,马小变,张川.基于深度学习的智能视频监控技术综述[J].中国图像图形学报,2018,23(11):1526-1543.[2]张经纬,刘毅,张承其,等.结合区域的深度学习目标检测算法研究[J].中国图像图形学报,2016,21(2):139-147.[3]张颖,王定.追踪算法研究综述[J].计算机科学,2017(11):160-164.