基于深度学习的智能视频监控系统设计与实现开题报告

 2021-11-05 07:11

1. 研究目的与意义(文献综述包含参考文献)

文 献 综 述一 课题研究背景与意义随着监控需求的日益增加,以及智慧城市和公共安全需求的不断增长,监控摄像头的安装量急剧上升,采用人工的视频监控方式已经远远不能满足需要,因此智能视频监控技术应运而生并迅速成为热门研究课题。

当今社会,人口众多,公共场景复杂,存在诸多安全隐患,需要实时的监控。

人们对安全性要求的不断提高和经济条件的改善,监控摄像头的个数越来越多,覆盖的范围也越来越广,因此,人力监控不再能满足广泛覆盖的监控区域。

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2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案

一 课题研究解决的问题设计一款基于深度学习算法的针对视频监控进行行人检测的软件系统,采用cnn 或基于cnn的其它深度学习算法作为后台实现,对监控视频中的行人区域能够进行正确检测,并以适当的形式进行可视化(设计与实现图形用户界面),方便用户的操作,运行所需时间和存储空间具有实际可行性,并且实现符合用户使用需求的对其行为、轨迹进行分析,及时发现异常情况并自动报警。

系统主要分为两个部分:深度神经网络算法和图形用户界面。

用户在图形用户界面上进行操作,选择监控视频流,然后深度神经网络算法检测器对监控视频进行运算,运算结果图形用户界面上显示出来。

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