自然背景下行人检测与识别方法研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

行人检测与识别作为计算机视觉领域的重要研究方向，在智能监控、自动驾驶、人机交互等领域具有广泛的应用价值。

尤其在自然背景下，由于环境复杂多变，光照条件差异大，以及行人姿态、遮挡等因素的影响，对行人检测与识别的准确性和鲁棒性提出了更高的要求。

本选题研究旨在探索自然背景下高效、准确的行人检测与识别方法，提升算法在复杂环境下的适应性和可靠性。

2. 本选题国内外研究状况综述

行人检测与识别一直是计算机视觉领域的热点研究方向，近年来取得了显著进展。

1. 国内研究现状

国内学者在行人检测与识别领域开展了大量研究工作，并取得了一系列成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

1.自然背景下行人检测算法研究：针对自然背景下光照变化、遮挡等挑战，研究基于深度学习的行人检测算法，如yolov5等，并针对自然背景的特点进行改进和优化，提高算法的检测精度和鲁棒性。

2.自然背景下行人重识别算法研究：针对行人在不同视角、光照、遮挡等条件下外观变化大的问题，研究基于特征融合的行人重识别算法，提取行人的多特征信息，如颜色特征、纹理特征、姿态特征等，并采用度量学习等方法优化模型，提高行人重识别的准确率。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解行人检测与识别领域的研究现状、发展趋势和关键技术，为研究方案的设计提供理论基础。

2.算法设计与实现阶段：-研究基于yolov5的行人检测算法，分析其在自然背景下的优缺点，并针对性地进行改进，例如采用更robust的损失函数、引入注意力机制等，以提高算法的检测精度和鲁棒性。

-研究基于特征融合的行人重识别算法，探索不同的特征提取方法和融合策略，例如采用卷积神经网络提取深度特征，并结合颜色直方图、纹理特征等传统特征，以提高行人特征的表达能力。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：1.提出一种针对自然背景的改进型yolov5行人检测算法，通过引入注意力机制、多尺度特征融合等策略，提高算法在复杂环境下的检测精度和鲁棒性。

2.提出一种基于多特征融合的行人重识别算法，结合深度特征和传统特征，并采用度量学习方法优化模型，提高行人重识别的准确率。

3.提出一种自然背景下行人检测与识别一体化方法，设计联合训练策略，构建端到端的行人检测与识别系统，提高效率和精度。

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,陈俊周,郭云飞,等.复杂场景下行人检测与重识别技术综述[j].计算机科学,2021,48(12):36-48.

2.张浩,刘静,张凯,等.复杂场景下行人检测与重识别研究综述[j].计算机应用,2022,42(s1):1-8 14.

3.李玺,王贵锦,郭雨晨,等.基于深度学习的行人重识别研究进展与展望[j].自动化学报,2021,47(6):1243-1263.