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题目：基于深度学习的目标检测技术研究

发布时间：2025-05-10 17:50:00

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答案：关键词：目标检测;视频监控;深度学习;卷积神经网络目标检测技术在视频监控、公共安防，自动驾驶，生物医学等领域都有着广泛的应用，它是在视频或图像中把感兴趣的目标与背景或其他不感兴趣的目标进行区分，判断是否存在目标，并确定目标所在的准确位置。由于受复杂场景、弱小目标和遮挡目标等因素的影响较大，目标检测的准确率、误检率和检测速度成为了亟需解决的难点问题。目前已经提出了很多目标检测的方法，取得了一定的积极进展，但仍需探索新的目标检测方法。近几年来，深度学习技术取得了较大的突破，在语音识别、图像识别和自然语言处理等领域取得了很好的效果，特别是在图像识别领域，深度学习技术中的卷积神经网络方法已经在人脸识别、行人检测、图像分类等方向取得了优异的成绩，并获得了广泛的应用。本文整理和总结了目标检测方法目前的发展情况和研究成果，并分析了目标检测技术研究当前存在的问题。将卷积神经网络方法应用到了监控视频场景下的目标检测任务中，并通过实验与当前主流的目标检测方法进行比较。本文的主要工作如下：（1）目前，卷积神经网络在图像分类任务中取得了很多优异的成绩，但是对于监控视频场景下的目标检测应用比较少，由于监控场景的复杂性，需要探索新的方法应对该场景下的目标检测任务。在本文中，研究了目前主流的目标检测方法，以及利用卷积神经网络在监控场景下进行目标检测的可行性。（2）在本文中，提出了一种基于深度学习技术中的卷积神经网络的目标检测方法，分为模型训练和目标检测两个部分。通过对样本的选择和预处理，以及对卷积神经网络的结构参数的设计和实验，提高模型的检测准确率。在检测速度方面，解决了传统的滑动窗口方法引起的大量的重复计算的问题，并采用了并行计算的方法，极大地提高了检测速度。（3）通过实验，对比目前主流的目标检测方法中的HOG方法和DPM方法，在监控视频场景下，本文提出的方法在检测准确率和检测速度方面均取得了较大的提高，同时实验验证了相比于传统的滑动窗口方法，本文提出的方法在检测速度方面有了显著的提高。