1. 本选题研究的目的及意义
随着城市化进程的加速和社会活动的日益频繁，人群聚集现象变得越来越普遍。
在公共安全、智慧城市、视频监控等领域，如何快速准确地对密集人群进行分析和理解成为了一个亟待解决的关键问题。
密集人群目标分割作为计算机视觉领域中的一个重要研究方向，旨在将图像或视频序列中的每个个体从背景和其他目标中分离出来，为后续的人群计数、行为分析、异常事件检测等任务提供基础。
2. 本选题国内外研究状况综述
密集人群目标分割问题近年来受到越来越多的关注，国内外学者在该领域开展了大量研究工作，并取得了一系列重要成果。
1. 国内研究现状
国内学者在密集人群目标分割领域的研究起步相对较晚，但近年来发展迅速。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将针对密集人群目标分割问题，深入研究深度学习技术的应用，并结合现有方法的优势，提出更加鲁棒和高效的分割算法。
主要内容包括：
1.密集人群场景分析:分析密集人群场景下的挑战，包括遮挡、尺度变化、背景干扰等问题，以及对分割算法性能的影响。
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：系统地查阅国内外相关文献，了解密集人群目标分割领域的最新研究进展、主要挑战和常用数据集，为研究方向的确定和算法的设计提供理论基础。
2.数据收集与预处理：收集常用的密集人群目标分割数据集，并对数据进行预处理，包括数据增强、图像尺寸调整、标签格式转换等，以提高模型训练效率和泛化能力。
3.模型构建与训练：基于深度学习技术，选择合适的网络结构，构建密集人群目标分割模型。
5. 研究的创新点
本研究将在以下几个方面进行创新：
1.提出一种高效的密集人群目标分割算法：针对现有算法在处理遮挡、尺度变化、背景干扰等方面的不足，结合深度学习技术，设计一种新的网络结构或改进现有网络结构，以提高算法的分割精度和鲁棒性。
2.探索新的损失函数或训练策略：为了更好地适应密集人群目标分割任务，探索新的损失函数或训练策略，例如设计能够更好地处理遮挡问题的损失函数，或采用能够提高模型泛化能力的训练策略，以进一步提升模型性能。
3.将所提算法应用于实际场景：将所提出的算法应用于实际场景，例如人群计数、行为分析、异常事件检测等，并对算法在实际应用中的性能进行评估，以验证算法的有效性和实用性。
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] 刘佳, 王振华, 胡卫明, 等. 基于深度学习的密集人群计数研究综述[J]. 软件学报, 2019, 30(6): 1672-1692.
[2] 彭宇, 周凯, 程建. 基于深度学习的密集人群计数与密度估计研究进展[J]. 自动化学报, 2020, 46(10): 1941-1960.
[3] 张琳, 王生进, 陈杰, 等. 基于深度学习的人群异常行为检测技术综述[J]. 计算机研究与发展, 2018, 55(1): 33-49.
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