视频监控中遗留物体的检测研究的开题报告

视频监控中遗留物体的检测研究的开题报告一、研究背景视频监控系统已在社会生活中得到广泛应用，逐渐成为重要的安全防范手段。然而，监控系统即使是最先进的也存在很多局限，如遗留物体检测问题。遗留物体，是指在公共场所或私人领地中无人监管的物品。这些物品可能是打置物，卷装物，泄漏物，等等。可能导致的不良影响包括:威胁行人安全、损坏财产、危害环境和卫生等。因此，对遗留物体的识别和检测，是视频监控系统的一个重要问题。二、研究目的本研究旨在针对监控视频中出现遗留物体的问题，提出自适应的检测模型，能够在实际环境中准确、高效地检测出遗留物体，为公共环境的安全开展工作提供更好的保障。三、研究内容（1）调研监控视频中遗留物体的检测技术。（2）基于深度学习算法，建立遗留物体检测模型。（3）对检测模型进行训练和优化，提高检测精度和准确率。（4）开发相应的算法实现，可方便的在现有的监控系统中应用。四、研究意义（1）提高视频监控系统的效率和精度，在保障公共环境安全方面具有重要意义。（2）提供高效的遗留物体检测技术，方便快捷的解决了人工检测算法的不足。（3）提高了视频监控的可靠性和实时性，减少意外情况的发生。五、拟采取的研究方法（1）研究现有的监控视频中遗留物体检测技术。（2）分析监控视频中遗留物体的特点，确定检测模型的目标及关键技术。（3）采用深度学习算法，构建遗留物体检测模型。（4）通过实验数据和参数调整来提高模型的准确率和精度。（5）开发算法实现，测试并评估其性能。六、研究计划阶段时间内容调研与初步设计2021.07-2021.08研究监控视频中遗留物体的检测技术，分析遗留物体的特点及检测难点，并初步设计检测模型。算法设计与实现2021.09-2021.12采用深度学习算法，构建遗留物体检测模型，并针对模型进行训练和优化。系统实现与测试2022.01-2022.04将算法实现到现有的监控系统，并进行测试与评估，不断完善算法，提高其稳定性和可靠性。论文撰写与答辩2022.05-2022.06总结研究成果，制作研究报告并进行口头答辩。七、参考文献[1]SongQ,NieZ,LIX,etal.Ahierarchicalapproachforabandonedluggagedetectioninpublicplaces[J].Proceedingsofthe2017InternationalSymposiumonElectricalInsulatingMaterials,2017:623-626.[2]ZhangH,LiJ,WangC,etal.ADeepLearningApproachtoLuggageAbandonmentDetection[J].IEEETransactionsonSystems,Man,andCybernetics,2019,49(10):2094-2108.[3]LiX,SongQ,NieZ,LiuY,etal.Researchondetectingabandonedobjectsinairportbasedonvideosurveillance[J].Proceedingsofthe2016SecondInternationalConferenceonCommunicationSystemsandNetworkTechnologies,2016:678-681.[4]KehlW,BurešM,HanburyA.AbandonedObjectDetectioninPublicTransportUsingConvolutionalNeuralNetwo