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。
它旨在从图像或视频中准确地识别出行人，是自动驾驶、智能监控、机器人导航等领域的关键技术。
2. 本选题国内外研究状况综述
行人检测技术发展至今，已经取得了显著的成果，但仍然面临着诸多挑战。
1. 国内研究现状
国内学者在行人检测领域取得了一系列重要成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本课题主要研究内容包括：1.研究不同行人检测算法的优缺点，并分析其适用场景。
2.研究基于深度学习的行人检测模型，并对模型进行训练和优化，以提高检测精度和速度。
3.设计和实现一个完整的行人检测系统，包括图像预处理、特征提取、目标检测、目标跟踪等模块。
4. 研究的方法与步骤
本课题将采用理论研究和实验研究相结合的方法，具体步骤如下：
1.文献调研阶段:深入研究行人检测领域的国内外研究现状，阅读相关文献，了解现有行人检测算法的优缺点，为系统设计提供理论基础。
2.系统设计阶段:根据研究目标和需求，设计行人检测系统的总体架构，包括硬件平台和软件平台的选择，以及系统功能模块的划分。
3.算法实现阶段:选择合适的深度学习模型，并利用公开数据集进行训练和优化，以提高模型的检测精度和速度。
5. 研究的创新点
本课题的创新点在于：
1.高效的行人检测模型:本课题将研究并优化基于深度学习的行人检测模型，以提高检测精度和速度。
2.鲁棒的系统设计:针对复杂场景下的行人检测问题，设计鲁棒的系统架构，以提高系统的适应性和稳定性。
3.优化的系统性能:通过对系统进行测试和评估，不断优化系统性能，以满足实际应用需求。
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.陈凯，刘伟，郭云飞，等. 基于改进YOLOv5s的行人检测算法[J]. 计算机工程与应用，2023, 59(9): 169-177.
2.赵凯旋，张凯，李宏伟. 基于改进YOLOv5的小目标行人检测算法[J]. 传感技术学报，2023, 36(4): 649-657.
3.王晓庆，张新曼，王金玲. 基于YOLOv7-Tiny改进的行人检测算法[J]. 计算机工程，2023, 49(4): 243-251.
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