智能视频监控系统关键技术研究及实现的中期报告.docx

智能视频监控系统关键技术研究及实现的中期报告 尊敬的评委老师们： 大家好！本篇中期报告主要介绍了智能视频监控系统关键技术研究及实现的进展情况。 首先是研究背景。随着社会的不断发展进步，社会治安情况也越来越严峻，安全防护工作越来越受到重视。因此，智能监控技术的研究及应用越来越受到关注。本次研究旨在开发一种能够准确识别目标物体、实时检测目标物体并处理异常情况的智能视频监控系统。 接下来是研究内容。本研究主要分为以下几个方面： 1. 目标检测技术的研究：通过深入研究常用的图像检测算法，如卷积神经网络（CNN）、多目标跟踪算法等，建立目标检测模型，并进行性能调优和模型训练。 2. 目标识别技术的研究：建立高效、准确的目标识别模型，采用基于深度学习的分类器对目标进行分类，提高分类器的准确度并进行性能测试。 3. 视频流实时处理技术的研究：通过GPU加速技术提高计算机的处理性能，实现视频流的高速处理，提高系统的实时性。 4. 异常情况处理技术的研究：针对系统发现的异常情况开发特定的处理算法，并及时反馈给用户，提高系统的安全可靠性。 最后是研究进展。目前，我们已经完成了基于CNN算法的目标检测模型及分类器的搭建，并通过测试取得了较好的检测效果。同时，我们正在研究多目标跟踪算法，并计划将其应用到目标检测中，提高目标检测的准确度。此外，我们还对GPU加速技术的使用进行了初步尝试，并成功实现了GPU加速处理视频流的功能。在接下来的研究中，我们将进一步完善系统的其他关键技术。 以上就是我们的中期报告，感谢您的聆听！