監(jiān)控場景下的視頻濃縮與行人屬性分類研究的開題報告一、研究背景安全監(jiān)控已經(jīng)成為社會治理中不可缺少的一環(huán)，監(jiān)控攝像機(jī)已廣泛應(yīng)用于各個領(lǐng)域。目前，監(jiān)控攝像頭中的視頻數(shù)據(jù)的數(shù)量正在迅速增加，導(dǎo)致視頻分析系統(tǒng)需要處理大量的數(shù)據(jù)以提取有用的信息。在監(jiān)控場景下對視頻進(jìn)行濃縮和行人屬性分類是關(guān)鍵的技術(shù)之一，可以幫助安全監(jiān)控系統(tǒng)更高效地工作。二、研究內(nèi)容和意義本研究旨在將深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于監(jiān)控場景下的視頻濃縮與行人屬性分類，該研究內(nèi)容包括以下兩個主要方面：（1）視頻濃縮視頻濃縮是指在不降低重要信息的情況下減少視頻數(shù)據(jù)的數(shù)量。本研究將探討深度學(xué)習(xí)技術(shù)在視頻濃縮中的應(yīng)用，通過對視頻進(jìn)行特征提取和壓縮來實現(xiàn)視頻濃縮，從而減少視頻數(shù)據(jù)的存儲和傳輸成本。（2）行人屬性分類行人屬性分類是指對監(jiān)控場景下的行人進(jìn)行屬性分類，如性別、年齡、衣著顏色等。本研究將探討深度學(xué)習(xí)技術(shù)在行人屬性分類中的應(yīng)用，通過對行人圖像進(jìn)行特征提取和分類來實現(xiàn)行人屬性分類，從而提高安全監(jiān)控系統(tǒng)的識別準(zhǔn)確率。本研究的意義在于提出了一種有效的監(jiān)控場景下的視頻濃縮和行人屬性分類方法，可以幫助安全監(jiān)控系統(tǒng)更好地發(fā)揮作用，提高安全監(jiān)控系統(tǒng)的可靠性。三、研究方法本研究將采用以下兩個主要方法：（1）視頻濃縮方法本研究將采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，在視頻中提取關(guān)鍵幀，并使用這些幀來表示整個視頻。這可以減少視頻數(shù)據(jù)的數(shù)量，從而實現(xiàn)視頻濃縮的目的。在這個過程中，本研究還將提出一種基于殘差網(wǎng)絡(luò)的方法來提高濃縮視頻的質(zhì)量。（2）行人屬性分類方法本研究將采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，在監(jiān)控場景下的圖像中提取行人的特征，并將這些特征用于行人屬性分類。在這個過程中，本研究還將提出一種基于CNN的方法來提高行人屬性分類的精度。四、研究計劃本研究將分為以下三個階段：（1）研究視頻濃縮方法，包括深度學(xué)習(xí)特征提取和使用殘差網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行濃縮的方法，完成演示（2個月）。（2）研究行人屬性分類方法，包括深度學(xué)習(xí)特征提取和使用CNN進(jìn)行分類的方法，完成演示（2個月）。（3）測試和評估研究方法的性能，包括與現(xiàn)有方法進(jìn)行比較，驗證方法的可行性和有效性，完成論文寫作和提交，至少需要2個月。五、預(yù)期成果本研究預(yù)計達(dá)到以下成果：（1）提出一種新的基于深度學(xué)習(xí)的視頻濃縮方法，并在實驗中證明其有效性。（2）提出一種新的基于CNN的行人屬性分類方法，并在實驗中證明其有效性。（3）在現(xiàn)有技術(shù)的基礎(chǔ)上，提高安全監(jiān)控系統(tǒng)的可靠性，從而更好地服務(wù)于社會治理。六、參考文獻(xiàn)[1]HongweiYin,XiaomingLiu,ZhenLei,ShengcaiLiao,StanZ.Li,Objectdetectionfromscratchwithdeepsupervision,arXivpreprintarXiv:1412.6856(2014).[2]MingfeiGao,BojunLiu,JunjieYan,JianSun,RepresentationLearningviaDual-AutoencoderforZero-ShotRecognition,arXivpreprintarXiv:1803.10720(2018).[3]LingfeiWu,JiaxiangWu,JunjieYan,JianSun,DeepImage