基于SVM行人检测方法的研究与实现开题报告

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中的一个重要研究方向，在智能交通、安防监控、人机交互等领域具有广泛的应用价值和发展前景。

近年来，随着深度学习技术的快速发展，行人检测技术取得了显著进步。

然而，传统的行人检测方法仍然面临着许多挑战，例如：1.复杂场景下的遮挡问题：在实际应用中，行人往往会受到其他物体或人群的遮挡，导致检测精度下降。

2. 本选题国内外研究状况综述

行人检测技术发展至今，已涌现出众多方法，大致可分为两大类：基于传统机器学习的方法和基于深度学习的方法。

1. 国内研究现状

国内学者在行人检测领域展开了大量研究，并取得了一系列成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将针对基于svm的行人检测方法展开研究，主要内容包括以下几个方面：
1.hog特征提取:hog特征是一种对图像局部梯度方向直方图进行统计的特征描述子，能够有效地描述行人的轮廓信息。

本研究将采用hog特征作为行人检测的图像特征，并探讨不同参数设置对检测性能的影响。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、实验研究和系统实现相结合的研究方法。

首先，将进行文献调研，了解行人检测技术的发展现状、svm的基本原理以及hog特征提取方法，为本研究奠定理论基础。

其次，将构建基于svm的行人检测模型，并通过实验确定模型的最佳参数。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：1.提出了一种基于多尺度hog特征融合的svm行人检测方法，有效提高了遮挡情况下的检测精度。

2.设计了一种基于自适应阈值的svm行人检测方法，能够根据不同的光照条件自适应地调整检测阈值，提高了系统的鲁棒性。

3.开发了一套基于svm的行人检测系统，并将其应用于实际场景中，验证了系统的有效性和实用性。

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.陈硕，山世光. 基于深度学习的行人检测技术发展综述[j]. 自动化学报, 2016, 42(9): 1277-1292.

2.刘鹏, 张磊, 谢毓湘. 基于改进hog特征和svm的行人检测[j]. 计算机应用研究, 2019, 36(03): 883-887.

3.李博, 谢维信, 王运琼. 基于改进hog特征和svm的行人检测[j]. 计算机工程与应用, 2018, 54(14): 183-188.