全文总字数：6610字
1. 研究目的与意义（文献综述）
1.1 研究目的及意义
行人检测( pedestrian detection)是计算机视觉中的经典问题，是一项在实际应用中最基础和常见的目标检测技术，目标检测的任务是从图像中识别出预定义类型目标的存在。目标检测任务包括识别目标并给出每个目标的矩形包围框。一个用来检测行人的目标检测系统，就称为行人检测系统。
2. 研究的基本内容与方案
从上述分析可以看出，基于语义分割的行人检测依然有着巨大的研究价值，在未来很长一段时间仍将是研究的热点。本文研究了语义分割算法的原理以及语义分割在行人检测中的应用，在对相关算法分析总结的基础上，结合现有研究成果，实现一种基于语义分割算法的行人检测模型。论文内容具体安排如下：
第一，对这项研究作一个初步的认识与了解。对研究所需要的语义分割和行人检测技术进行初步的了解和学习，了解国内外研究现状。确定实现模型所需要的编程语言和框架，初步确定语言为python，并使用tensorflow框架搭建模型。学习python与tensorflow框架。
第二，介绍语义分割与行人检测。通过广泛查阅文献，对语义分割与行人检测的基本理论有较为熟悉的认识，并熟悉开发环境，对选用的基于语义分割的行人检测模型进介绍。
3. 研究计划与安排
第1－3周：查阅相关文献资料，明确研究内容，了解研究所需理论基础。确定方案，完成开题报告。
第4－5周：熟悉掌握基本理论，完成英文资料的翻译，熟悉开发环境。
第6－9周：编程实现各算法，并进行调试。
4. 参考文献（12篇以上）
[1] 冯鑫. 基于语义分割的行人属性识别技术的研究与实现[d].北京邮电大学,2019.
[2] 苏松志, 李绍滋, 陈淑媛等. 行人检测技术综述[j]. 电子学报, 2012, 40(4):814-820.
[3] 贾慧星, 章毓晋.车辆辅助驾驶系统中基于计算机视觉的行人检测研究综述[j], 自动化学报, 2007, 33(1):84-90.
