基于计算机视觉的实时监控微信平台开发开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着社会的发展和科技的进步，安全防范的需求日益增长，传统的监控系统存在诸多局限性，如监控范围有限、人力成本高、实时性差等。

而计算机视觉技术的快速发展为实时监控提供了新的解决方案。

同时，微信平台作为一种用户规模庞大、功能丰富的社交软件，为实时监控信息的接收和处理提供了便捷的渠道。

2. 本选题国内外研究状况综述

#国内外研究状况综述
##国内研究现状国内在计算机视觉和实时监控领域的研究发展迅速，尤其在目标检测、跟踪和识别等方面取得了一定的成果。

许多学者和企业将计算机视觉技术应用于安防监控、交通管理等领域，开发了各种智能监控系统。

同时，微信平台的开放接口也为开发者提供了丰富的功能和便利，使得基于微信平台的应用开发成为一个热点。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解计算机视觉、实时监控、微信平台开发等领域的最新研究成果和发展趋势，为本研究提供理论基础和技术支持。

2.需求分析阶段：对目标用户进行调研，分析用户的实际需求，确定系统的功能需求、性能需求和安全需求。

3.系统设计阶段：根据需求分析结果，设计系统的总体架构、模块划分、数据结构和算法流程，绘制系统流程图和模块图，为系统实现提供蓝图。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.融合计算机视觉和微信平台技术：将计算机视觉技术应用于实时监控领域，并结合微信平台的便捷性和广泛用户群体，构建一个功能完备、使用方便的实时监控系统，实现对监控区域的实时监控和报警信息推送。

2.实现高精度目标检测和异常行为识别：采用先进的深度学习算法，提高目标检测和异常行为识别的精度和效率，降低误报率和漏报率，提高系统的可靠性和实用性。

3.设计用户友好的微信平台界面：针对用户的实际需求，设计简洁、直观、易于操作的微信平台界面，方便用户实时查看监控信息、接收报警信息和管理监控设备。

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，戴海鹏，周志华. 基于深度学习的视觉目标跟踪算法综述[j]. 软件学报, 2018, 29(10): 3054-3079.

2.刘伟, 王庆, 张凯, 等. 基于改进yolov3的实时车辆检测算法[j]. 计算机工程与应用, 2020, 56(19): 170-176.

3.李明, 张强, 王华. 基于深度学习的实时人脸识别系统设计与实现[j]. 计算机应用, 2019, 39(s2): 284-288.