基于深度学习的行人违章识别系统设计与实现开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着城市化进程的加速推进，交通安全问题日益凸显，行人违章行为作为其中一个重要因素，不仅扰乱了交通秩序，也对行人自身安全构成严重威胁。

传统的交通管理手段主要依赖人力执法，存在效率低下、成本高昂等问题，难以满足日益增长的交通管理需求。

因此，探索智能化的行人违章识别技术，对于提高交通管理效率、保障行人安全具有重要的现实意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

行人违章识别作为计算机视觉和智能交通领域的研究热点，近年来取得了一系列的研究成果，尤其是在深度学习技术的推动下，相关研究取得了突破性进展。

1. 国内研究现状

国内学者在行人违章识别方面开展了大量研究工作，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

本选题将重点研究基于深度学习的行人违章识别算法，并设计实现一套完整的行人违章识别系统。

主要研究内容包括：
1.行人检测与跟踪：研究基于深度学习的行人检测算法，如fasterr-cnn、yolo等，提高复杂场景下行人目标的检测精度和速度。

同时，研究基于深度学习的行人跟踪算法，如deepsort等，实现对行人目标的实时、准确跟踪。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：
1.数据收集与预处理：收集行人违章行为相关的视频数据，并对视频数据进行预处理，包括视频去噪、目标标注等，为模型训练和测试做准备。

2.模型构建与训练：选择合适的深度学习模型，例如yolov5、fasterr-cnn等，用于行人检测和跟踪。

同时，选择合适的深度学习模型，例如cnn lstm、3dcnn等，用于行人违章行为识别。

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.提出一种基于多特征融合的行人违章行为识别方法。

传统的行人违章行为识别方法通常只考虑单一特征，例如姿态特征或运动轨迹特征，而本研究将结合多种特征，例如姿态特征、运动轨迹特征、场景语义信息等，以提高行为识别的准确率。

2.设计一种基于注意力机制的行人违章行为识别模型。

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. 刘伟,徐华,张为.基于改进yolov3的交通违章行为检测[j].计算机应用,2020,40(s2):286-291.

2. 李明,王建华,刘洋.基于深度学习的行人交通违章行为检测[j].计算机工程与应用,2021,57(15):166-172.

3. 张宇,李晓明,陈俊.基于深度学习的交通场景行人违章行为识别[j].电子技术应用,2022,48(06):152-156.