区域人员分布状况监测系统设计与实现开题报告

1. 研究目的与意义

研究背景：随着城市化进程的推进，有越来越多的城市的聚集地和大型的城市活动[1]，包括体育赛事、音乐节、艺术展览。

城市中还建有大型公园和会展中心，比如上海迪士尼度假区、上海国家会展中心等。

在这些区域内，人们拥挤不堪，在这其中有各个年龄段的人，也有着有应急的行为和心理的人。

2. 研究内容和预期目标

主要研究内容：区域人员密度监测系统可给出观测区域内人员密度分布情况，当人员密度超过阈值，实现报警。

本课题研究区域人员密度监测方法，主要内容如下：（1）研究人员密度监测系统现状及可行性分析。

分析人员密度监测系统研究现状，对比各种方法及其应用场合、优缺点，分析本设计的可行性；（2）硬件系统构建。

3. 研究的方法与步骤

研究方法：（1）查阅相关资料和文献，从中整理并总结出实现方法，为课题的研究做充分的准备；（2）通过学习，掌握相关外围电路的设计以及单片机和软件的开发[8]；（3）多次设计分析，通过实验完成对课题的研究。

研究步骤：（1）明确研究内容和目标，查阅相关资料，完成开题报告；（2）了解人员识别模块与区域人员密度预警系统的控制原理；（3）确定本设计所要实现功能和所需硬件模块，包括图像采集模块[9]、人员识别模块，人员预警模块等；（4）完成相关电路的设计；（5）研究实现人体检测和识别的算法，并通过学习相关编程软件[10]，完成软件程序开发设计；（6）软硬件结合，并调试系统至最优；（7）完成初稿编写，并且经过深入研究，反复修改，完成定稿。

4. 参考文献

[1] Cui H, Dahnoun N. High Precision Human Detection and Tracking Using Millimeter-Wave Radars[J]. IEEE Aerospace and Electronic Systems Magazine, 2021, 36(1):22-32.[2] Park P, Kim S, Koo B. An impulse radio (IR) radar SoC for through‐the‐wall human‐detection applications[J]. ETRI Journal, 2020, 42(4)：1-10.[3] Wang Y, Wu J, Li H. Human Detection Based on Improved Mask R-CNN[J]. Journal of Physics Conference Series, 2020, 1575:012067.[4] Liang W, Zhang D, Yuan X. Making more sense of human intention detection via reconstruction models[J]. China Communications, 2020, 17(7):193-206.[5] Tian L, Li M, Hao Y, et al. Robust 3-D Human Detection in Complex Environments with a Depth Camera[J]. IEEE Transactions on Multimedia, 2018, 20(9):2249-2261.[6] 蔡美琴. MCS-51系列单片机系统及其应用[M]. 高等教育出版社, 2004.[7] 张淑清. 嵌入式单片机STM32设计及应用技术[M]. 国防工业出版社, 2015.[8] 达尔吉. 无线传感器网络基础[M]. 清华大学出版社, 2014.[9] WALTENEGUSDARGIE, CHRISTIANPOELLABAUER. 无线传感器网络基础:理论和实践[M]. 清华大学出版社, 2014.[10] 周立功王祖麟, 陈明计, 严寒亮,等. ARM嵌入式系统基础教程[M]. 北京航空航天大学出版社, 2008.

5. 计划与进度安排

(1) 2022-02-24----2022-03-01 查阅资料, 撰写开题报告(2) 2022-03-02----2022-03-15 需求分析,熟悉开发工具(3) 2022-03-16----2022-03-31 硬件设计(4) 2022-04-01----2022-04-19 软件设计(5) 2022-04-20----2022-05-03 系统综合调试(6) 2022-05-04----2022-05-17 毕业论文资料收集，撰写论文提纲(7) 2022-05-18----2022-05-31 整理设计文档，撰写毕业论文(8) 2022-06-01----2022-06-20 答辩准备及答辩