1. 本选题研究的目的及意义
行人检测作为计算机视觉领域的重要研究方向之一，近年来受到越来越多的关注。
其旨在从图像或视频中准确地识别和定位出行人，在自动驾驶、智能监控、人机交互等领域具有广泛的应用前景。
随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的行人检测方法凭借其强大的特征学习和表达能力，在检测精度和效率方面取得了显著突破，为解决传统方法面临的挑战提供了新的思路。
2. 本选题国内外研究状况综述
行人检测作为计算机视觉领域的重要研究方向之一，近年来受到越来越多的关注。
1. 国内研究现状
国内在基于深度学习的行人检测方面取得了显著进展，许多高校和研究机构都开展了相关研究工作。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.行人检测背景及研究现状综述:介绍行人检测的研究背景、应用领域以及国内外研究现状，阐述深度学习在行人检测中的优势。
2.深度学习基础与行人检测关键技术:介绍深度学习的基本概念、常用模型和算法，以及行人检测的关键技术，包括特征提取、目标定位、非极大值抑制等。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤进行：
1.文献调研:深入研究国内外关于行人检测的最新研究成果，特别是基于深度学习的行人检测方法，了解现有模型的优缺点、适用场景以及未来发展趋势，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.模型选择与改进:根据文献调研结果和行人检测任务的具体需求，选择合适的深度学习模型作为基础模型，例如FasterR-CNN、YOLO、SSD等。
针对基础模型的不足，研究相应的改进策略，例如多尺度特征融合、注意力机制、难例样本挖掘等，以提高模型的检测精度和鲁棒性。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
1.针对行人遮挡问题，提出一种基于上下文信息的多尺度特征融合方法:该方法结合行人周围的环境信息和不同尺度的特征，提高模型对遮挡行人的检测能力。
2.针对行人姿态多样性问题，引入注意力机制:该机制使模型能够更加关注行人关键部位的特征，从而提高对不同姿态行人的识别精度。
3.结合模型压缩技术，探索轻量级行人检测模型:在保证检测精度的同时，降低模型的计算复杂度，使其能够应用于移动设备等资源受限的平台。
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]赵永强,刘华平,王立军.基于深度学习的行人检测技术综述[J].计算机科学,2021,48(12):1-12.
[2]陈硕,王楠,王春晓,等.深度学习目标检测方法及其在行人检测中的应用综述[J].自动化学报,2021,47(03):573-592.
[3]刘宇轩,程建,李锦涛,等.基于深度学习的行人检测技术研究综述[J].计算机工程与应用,2020,56(22):14-22.
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