基于三维视觉的客流信息智能采集算法研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着城市化进程的加快和社会经济的快速发展，大型公共场所人员流动日益频繁，客流信息采集与分析成为智慧城市建设的关键环节。

传统客流统计方法，如人工计数、红外感应等，存在精度低、效率差、易受环境干扰等问题，难以满足现代化管理需求。

本选题旨在研究基于三维视觉的客流信息智能采集算法，利用三维视觉技术感知场景深度信息，克服传统方法局限性，实现对客流信息精准、高效、智能化采集，为公共场所安全管理、商业运营决策、交通流量优化等提供可靠数据支持，具有重要的现实意义和应用价值。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，随着计算机视觉技术的快速发展，基于视觉的客流统计方法逐渐成为研究热点。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.三维视觉技术概述:对三维视觉技术的发展历程、主要方法以及应用领域进行综述，重点介绍与客流信息采集相关的技术，例如双目立体视觉、结构光、飞行时间法等，分析其优缺点和适用场景。

2.客流信息采集需求分析:分析传统客流信息采集方法的局限性，阐述三维视觉技术应用于客流信息采集的优势，明确客流信息采集的具体需求，例如客流量统计、客流密度估计、客流动线分析等，为后续算法设计提供依据。

3.基于三维视觉的客流信息智能采集算法设计:针对客流信息采集需求，设计基于三维视觉的智能采集算法，包括三维视觉数据获取与预处理、目标检测与跟踪、客流密度估计、客流轨迹分析等关键环节。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证和应用评估相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研与需求分析阶段:深入调研国内外相关文献，系统梳理三维视觉技术、客流信息采集、目标检测与跟踪、密度估计等方面的研究现状，分析现有方法的优缺点，明确本研究的切入点和创新点。

同时，深入分析客流信息采集的实际需求，为算法设计提供依据。

2.算法设计与系统实现阶段:针对客流信息采集需求，设计基于三维视觉的智能采集算法。

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.算法创新:针对复杂场景下客流信息采集的挑战，提出基于深度学习的三维视觉目标检测与跟踪算法，以及基于点云信息的客流密度估计和轨迹分析算法，提高客流信息采集的精度、效率和鲁棒性。

2.系统集成:构建基于三维视觉的客流信息智能采集系统，实现软硬件一体化设计，提高系统的稳定性和可靠性。

3.应用创新:将基于三维视觉的客流信息智能采集算法应用于智慧商业、智慧交通、智慧安防等领域，拓展客流信息采集的应用场景，提升其应用价值和社会效益。

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,徐友春,黄华.基于改进yolov5的小目标客流量统计算法[j].计算机应用,2023,43(01):310-317.

2. 王浩,宋巍,王任,李龙,田国会.融合注意力机制和多尺度特征的客流密度估计[j].计算机应用,2023,43(01):266-273.

3. 周洋,黄婷,李梦静.基于改进centernet的密集人群计数算法[j].计算机科学,2022,49(11):260-267.