基于计算机视觉的道路行人检测开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着城市化进程的加速和交通流量的不断增长，道路交通安全问题日益凸显，其中行人安全尤为重要。

据统计，交通事故中涉及行人的伤亡比例一直居高不下，而道路行人检测作为智能交通系统和自动驾驶技术的重要组成部分，对于保障行人安全、预防和减少交通事故具有至关重要的作用。

本选题旨在研究基于计算机视觉的道路行人检测技术，利用计算机视觉技术对道路场景中的行人进行快速准确地识别和定位，为驾驶员提供预警信息，或为自动驾驶系统提供决策依据，从而提高道路交通安全水平。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，道路行人检测技术取得了显著进展，涌现出许多优秀的研究成果，但仍面临着一些挑战。

1. 国内研究现状

国内学者在道路行人检测方面做了大量研究工作，并取得了一定的成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题主要研究内容包括：1.道路行人检测相关技术研究：深入研究计算机视觉、图像处理、目标检测等相关理论和技术，为道路行人检测提供理论基础。

2.道路行人数据集构建：收集和整理大量的道路行人图像数据，并进行标注，构建用于训练和测试行人检测算法的数据集。

3.道路行人检测算法研究：研究和改进现有的行人检测算法，或提出新的算法，提高算法在复杂道路场景下的鲁棒性和准确性。

4. 研究的方法与步骤

本研究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：查阅国内外相关文献，了解道路行人检测技术的发展现状、研究热点和难点，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.算法设计与实现阶段：基于计算机视觉和深度学习技术，设计和实现高效、准确的道路行人检测算法，并通过实验验证算法的有效性。

3.系统开发与测试阶段：基于所设计的算法，开发基于计算机视觉的道路行人检测系统，并在实际道路场景中进行测试，评估系统的性能。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：1.提出一种高效、准确的道路行人检测算法，能够有效应对复杂道路场景下的各种挑战，例如光照变化、遮挡、背景干扰等。

2.设计和开发基于计算机视觉的道路行人检测系统，实现对道路场景中行人的实时检测和跟踪，并提供相应的预警信息，为保障道路交通安全提供技术支持。

3.对所提出的算法和系统进行全面的性能评估，并与现有的行人检测方法进行比较分析，验证本研究成果的先进性和实用性。

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,徐晓明,李志斌.基于改进yolov5的路面目标检测算法[j].计算机应用与软件,2023,40(05):207-212 220.

[2]谢天,李志鹏,张伟,等.基于改进yolov5s的道路行人检测算法[j].哈尔滨理工大学学报,2023,28(03):82-89.

[3]张帅,史文华,王伟,等.基于改进yolov5的复杂交通场景下行人检测[j].电子测量技术,2023,46(11):141-148.