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1. 毕业设计（论文）的内容和要求
计算机视觉是一门研究如何使机器看的科学，更进一步的说，就是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，让电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。
作为一门综合了图像处理、机器学习和模式识别的交叉学科，计算机视觉成为近年来快速发展的热门研究领域之一，而智能视频监控技术应运而生并迅速成为研究热点之一，其主要任务是通过获取监控设备的视频图像，对视频图像进行分析、处理、提取信息，并根据视频图像信息人工或自动地做出相应的动作，以达到对监控目标的监视、控制、安全防范和智能管理，改善了人工监控人力冗余、信息疏漏等缺点。
但由于视频监控的判断体为计算机，而监控对象外观易受衣着、尺度、遮挡、姿态和视角等影响，使得智能视频监控技术成为计算机视觉的研究难点。
2. 实验内容和要求
本设计将设计和实现基于深度学习的智能视频监控系统，实现对特定行人目标的检测、姿态识别和异常行为检测。
毕业设计主要功能和要求如下：1、综合基于深度学习的人物识别算法的研究现状，了解这些算法的原理及其实际适用环境；熟悉Python编程和OpenCV相关接口及网络摄像头等硬件适配， 熟练掌握Windows 10操作系统，并掌握Pyqt图形化界面设计。
2、建立一种兼顾全局特征和局部特征的卷积神经网络用于特征提取，利用开源视频数据进行模型训练、测试，实现行人目标检测和行人重识别，实现监控视角下对某个特定行人的检测。
3. 参考文献
[1] W. Chen, J. T. Wilson, S. Tyree, K. Q. Weinberger, and Y. Chen. Compressing neural networks with the hashing trick. CoRR, abs/1504.04788, 2015. 2.
[2] I. Hubara, M. Courbariaux, D. Soudry, R. El-Yaniv, and Y. Bengio. Quantized neural networks: Training neural networks with low precision weights and activations. arXiv preprint arXiv:1609.07061, 2016. 2.
[3] J. Huang, V. Rathod, C. Sun, M. Zhu, A. Korattikara,A. Fathi, I. Fischer, Z. Wojna, Y. Song, S. Guadarrama, et al. Speed/accuracy trade-offs for modern convolutional object detectors. arXiv preprint arXiv:1611.10012, 2016. 7.
4. 毕业设计（论文）计划
起讫日期 设计（论文）各阶段工作内容 备 注2020/12/312021/01/05 选择和确定毕业设计课题，查阅收集并学习本课题相关资料 2021/01/052021/02/01 总结思考并准备开题报告 2021/02/012021/03/10 构思并确定课题的整体思路，设计软硬件，外文资料翻译，进行开题。
2021/03/112021/04/25 编写软件代码，进行中期总结； 2021/04/252021/05/20 软硬联机调试，整理资料，构思论文 2021/05/212021/06/10 撰写论文，并准备答辩
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