基于深度学习的行人检测算法及实现开题报告

 2022-08-03 11:11:32

1. 研究目的与意义

  1. 选题依据

  1. 随着大数据技术和深度学习算法的发展，人类的生产生活发生了巨大变化，如今大数据和人工智能已成为国内外热门研究内容。同时，我国也对大数据的发展提供了众多支持，习近平总书记指出：“要运用大数据提升国家治理现代化水平。”本选题利用大数据技术以及研究并运用了深度学习算法，设计并实现一款帮助盲人朋友出行的智能盲杖，为智慧医疗领域增添了新的活力。因此本选题贴近现实，符合技术发展潮流以及迎合国家发展方向。

  2. 随着人口老龄化，社会对智慧医疗的需求越来越大。信息科技的迅猛发展，为众多行业领域带来了堪称颠覆性的变革。对医疗行业来说，大数据、人工智能等新技术正前所未有地改变着人们。技术赋能医疗，从而帮助降低就医成本、提高诊疗效率、优化医疗服务质量，越来越多的患者能够享受到更为高效、舒适的就医服务。近年来，中国智慧医疗的市场需求也在不断扩大。有关机构的数据显示，到2020年，中国智慧医疗的市场规模预计将超1000亿元，各地也在积极探索智慧医疗给医疗行业所带来的全新可能性，并加速相关技术的落地使用。行业分析人士指出，如今数据化、标准化、智能化的医疗服务已成为大势所趋。“人工智能 医疗领域”能够基于深度学习、图像识别，更好驾驭和使用海量数据，从而辅助医生进一步提高诊疗的准确性和行为规范。与此同时，多种前沿技术的落地使用场景更是覆盖多个方向。因此，本选题符合智慧医疗范畴，前景广阔。

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    2. 研究内容和预期目标

    写作提纲：背景，国内外研究现状，研究目标，研究内容，实验设计，结果分析，总结

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    3. 国内外研究现状

    1. 传统目标检测流程

    1）区域选择（穷举策略：采用滑动窗口，且设置不同的大小，不同的长宽比对图像进行遍历，时间复杂度高）

    2）特征提取（SIFT、HOG等；形态多样性、光照变化多样性、背景多样性使得特征鲁棒性差）

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    4. 计划与进度安排

    1.

      进行实验设计，确定实验步骤。首先项目组成员共同讨论，设计本次实验以及确定实验步骤。

    2. 编程调试。本项目选取python编程语言，进行编程调试。

    3. 实地采集数据进行实验。采集数据分为室外采集数据和室内采集数据，利用传感器实时采集数据并进行实验。

    4. 记录实验过程并进行总结分析。最后进行实验过程的记录并进行总结分析，不断对实验进行改进。

    5. 参考文献

    [1]基于候选区域的深度学习目标检测算法综述[J]. 詹炜,Inomjon Ramatov,崔万新,喻晶精.长江大学学报(自然科学版). 2019(05)

    [2]基于深度学习的目标检测综述[J]. 李丹.科技经济导刊. 2019(13)

    [3]基于深度学习的小目标检测研究综述[J]. 刘晓楠,王正平,贺云涛,刘倩.战术导弹技术. 2019(01)

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