导读:本文包含了人员跟踪论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:人员,井下,纪委,聚众斗殴,门限,日常,人体。
人员跟踪论文文献综述
宋红莲[1]（2019）在《基于轮廓模型和AdaBoost算法的舞蹈人员跟踪技术研究》一文中研究指出灯光效果控制是舞台演出表达艺术情感、营造匹配气氛的主要手段之一,特别是舞蹈人员的追光灯控制需要准确的人体目标检测与跟踪。因此,提出一种基于轮廓模型和AdaBoost算法的舞蹈人员跟踪算法。首先在YCbCr颜色空间采用Canny算子实现人体轮廓模型的检测,有效提高了跟踪的鲁棒性;然后采用基于级联结构的AdaBoost算法实现人体目标跟踪,并对弱分类器的构建与更新进行分析。实验结果显示相比其他算法,提出的跟踪算法具有较高的鲁棒性,并有效减少了在跟踪过程中产生的误差样本,从而提高了长时间跟踪的精确度。(本文来源于《现代电子技术》期刊2019年15期）
岳寒桧[2]（2019）在《融合RGC Mask R-CNN的室内人员检测跟踪算法研究》一文中研究指出现如今,我国人民生活水平得到很大提升。与此同时,人们的安全防范意识也在不断加强,尤其是在大型室内公共区域中,人们希望能够对视频中室内条件下的目标人员进行实时检测和跟踪,以进一步对突发事件做出快速判断和处理。计算机视觉技术的快速发展使室内人员检测和跟踪技术广泛应用于人机交互,安全监控等领域。在复杂的现实背景下,室内人员检测和跟踪技术将不可避免地受到人员完全或部分遮挡,人员姿态等方面的影响。如何准确检测到室内目标人员,并实现快速人员跟踪是本文的出发点。本文总结了一些室内人员检测跟踪基础算法,介绍了各自的基本原理,后提出了本文改进的算法,做了相关实验并对其结果进行了分析。本文工作主要归纳为以下两个方面:(1)提出了基于RGC Mask R-CNN(即残差网络-群组归一化-级联的实例分割)的室内场景人员检测方法。室内人员尺寸、外表等易发生变化,存在人员被物体遮挡以及人与人之间遮挡的问题。本文提出RGC Mask R-CNN模型来检测室内场景下的人员。首先,在实例分割模型Mask R-CNN的主干网络、特征金字塔网络的侧边连接以及边界框功能性网络叁个部分添加群组归一化,并沿用了Mask R-CNN中起到关键性作用的感兴趣区域对齐,然后在模型训练过程中将R-CNN设置为级联式训练,采用了叁种不同的交并比阈值,在室内多摄像机行人数据集上进行了实验。结果表明,RGC Mask R-CNN优于传统的实例分割方法,模型的边界框精确度达到了0.455,掩膜精确度达到了0.392。(2)提出了一种人脸识别跟踪和粒子滤波跟踪相结合的室内人员跟踪策略。人脸识别跟踪适用于可以捕获到人脸的情况。而无法获得人脸信息时,本文提出一种时空上下文结合粒子滤波的室内场景人员跟踪方法。首先提出一种基于RGC Mask R-CNN特征提取的时空上下文方法;然后,建立了基于多线索融合的块目标模型。目标块的实现使网络输入的维数大大减少,从而降低了网络训练的计算复杂度;在跟踪过程中,模型可以根据每个子块的置信度动态调整权重,提高对人员姿态变化和遮挡等复杂情况的适应性。在OTB-50,OTB-100和VOT2016数据集上进行了实验,结果表明,该算法性能优于其他列举方法,其平均重迭率为0.78,且可以更准确地进行室内人员跟踪。(本文来源于《湖北工业大学》期刊2019-06-01）
徐桂涛[3]（2019）在《煤矿视频监控系统中人员目标跟踪算法的研究与实现》一文中研究指出我国煤矿企业众多,煤矿领域的安全生产对社会与经济的发展具有重要意义,视频监控则是保障煤矿井下安全作业的关键措施。实现对井下人员的跟踪,能实时反映矿工在井下的信息,有利于井下人员定位和危险情况下的系统预警。同时,人员检测跟踪对井下矿工与设备安全作业,以及监控系统的自动化意义重大。本文针对煤矿井下的监控场景,在矿井下几个有代表性的场景中,分别利用颜色与纹理特征融合的Camshift算法、深度学习中的YOLOv3网络框架,实现对矿工的实时检测与跟踪。本文的主要研究工作包括以下几个方面:(1)在井下巷道与运煤皮带处对矿工的跟踪井下图像存在噪声干扰与光照不均的情况。因此,对图像进行了预处理,改善图像质量尤其是初始帧的质量。其次,针对矿工的特点,选用了颜色与纹理特征鲜明的跟踪区域,即矿工肩部以上的区域。颜色特征选用HSV颜色空间的H分量,纹理特征选用了改进的等价LBP纹理。最后,参照Mean shift跟踪算法中的概率密度函数融合两种特征,运用Camshift算法实现对矿工跟踪。实验表明,在井下光线昏暗以及头灯干扰的情况下,能够准确、实时地跟踪矿工。(2)井下变电所处矿工的识别跟踪井下变电所作为设备重地,设备与矿工的安全尤为重要。为了更加准确地实现矿工的检测跟踪,本文选用了YOLOv3深度学习网络框架。首先,在原有网络基础上缩减了网络结构、修改了网络参数。其次,预处理了变电所的矿工图像数据,重新训练了井下变电所的矿工模型。实验表明,经过修改后的训练模型,收敛更加快速、占用资源更少。在矿工多姿态、头灯干扰、目标变小的情况下均能识别并跟踪,在设置的置信度分数为0.25的前提下,对于视频中的矿工跟踪没有出现丢帧现象,完全满足实时监控的需求。(3)变电所矿工的行为分析实现变电所的矿工跟踪后,对矿工的后续行为进行简单分析。一是越界检测,利用矿工检测框的中心点与安全线的位置关系,来判定是否存在越界情况;二是滞留情况检测,统计并分析变电所矿工的巡检时间,通过矿工在划定区域的时间长短,判定矿工的滞留情况。通过对矿工的异常行为检测,以提高矿工的安全意识,保障变电所安全稳定地运行。对井下矿工的检测跟踪,提高了矿井监控系统的自动化程度,对于井下人员的安全作业与设备的安全运行意义重大。(本文来源于《中国矿业大学》期刊2019-04-08）
孟庆宝,许志猛[4]（2019）在《FMCW无线电波反射室内人员跟踪系统回波检测方法》一文中研究指出针对基于调频连续波(FMCW)无线电波反射的室内人员定位跟踪系统中的目标回波信号检测问题,提出了一种频域检测方法。将反射回波与FMCW的差频信号进行连续M次采样后,变换为频域信号,采用恒虚警率(CFAR)准则在频域上设置差频信号的检测门限,通过比较门限,判决出差频信号的首个频率分量,从而实现了目标回波信号的检测。通过理论推导得到CFAR与频域门限的关系,并通过仿真分析了不同参数对检测性能的影响。结果表明,提出的检测方法能准确地提取到回波信号的首个频率分量。(本文来源于《传感器与微系统》期刊2019年04期）
严丹丹,刘兴鹏,熊建[5]（2019）在《基于LIFI的矿下作业人员跟踪定位系统》一文中研究指出针对矿井通信系统的特点和存在的通信难题,提出使用light fidelity(LIFI)通信技术的矿井跟踪定位系统。系统将电力载波通信技术与可见光通信技术相结合,实现地面监测人员对矿下作业人员的实时跟踪与定位,利用Visual Basic(VB)设计的界面以图形化和数字化的形式实时显示矿工在井下的具体位置点。(本文来源于《光通信技术》期刊2019年05期）
何剑芳[6]（2019）在《暖心回访让“掉队干部”赶上来》一文中研究指出一日之计在于晨，早上八点不到，江西省南昌市安监局干部王某就早早赶到单位，开始一天紧张有序的工作。而在去年刚受到处分时，他完全是另外的模样，这种转变源于南昌市受处分人员跟踪回访机制的建立。南昌市纪委监委去年制定了《关于对受处分人员进行跟踪回访的暂(本文来源于《中国纪检监察报》期刊2019-03-22）
何剑芳,余佳,江辉[7]（2019）在《让“掉队”的干部跟上来》一文中研究指出一日之计在于晨，3月8日早上八点不到，南昌县干部徐某某就早早赶到单位，开始了一天的工作。年仅26岁的他，充满着朝气和活力。但是，就在一年前，徐某某还背负着一个沉重的思想“包袱”。2017年10月，他因利用职务的便利将公车油卡套现，被组织给予了行(本文来源于《南昌日报》期刊2019-03-19）
李春贺[8]（2019）在《大数据下数字化矿山井下人员职业安全跟踪系统设计》一文中研究指出根据大数据环境下数字化矿山作业信息流,设计系统总体结构。采用CC2431型号主站核心控制器,使用至少6个参考节点组成无线网络,设置分站信标节点,通过分析信标节点与盲节点之间的角度确定作业人员位置。设计协调器为节点提供路由服务,并为软件部分定位算法的实施提供硬件支持。根据功能序列图分析数字化矿山井下人员布局情况,通过构建信号衰落模型计算标识卡到两个分站之间的距离,由此完成人员职业安全跟踪。由实验结果可知,该系统随着作业人数的增加,跟踪效率依然保持在85%以上,为矿山井下人员作业安全提供保障。(本文来源于《现代电子技术》期刊2019年05期）
张红蕾,李大鹏,李佳,郭睿[9]（2019）在《飞行人员高频听力损失及言语识别能力跟踪研究》一文中研究指出目的探讨飞行年限对飞行人员高频听力及言语识别能力的影响。方法以2013年1月至2017年6月期间连续五年体检的338例在飞飞行员为研究对象,连续五年对其进行纯音听阈测试、噪声下言语识别能力测试和无线电用语的可懂度测试,分析受检飞行员听力受损情况及高频听力损失者噪声下言语识别障碍和无线电用语识别障碍发生率,并观察飞行年限对高频听力损失及言语识别障碍发生率的影响。结果 338例对象中,40例(11.83%)存在高频听力损失,其中16例(40%,16/40)存在噪声下言语识别障碍,19例(47.50%,19/40)存在噪声下无线电用语识别障碍。同一飞行年限高频听力受损者的高频测试频率越高,高频听阈值越大(P均<0.05);同一测试频率高频听力受损者的飞行年限越长,高频听阈值越大(P均<0.05);高频听力受损者的飞行年限越长,其噪声下言语识别障碍发生率和无线电用语识别障碍发生率越高(P均<0.05)。结论飞行员随飞行年限延长,高频听力损失和噪声下言语识别障碍的发生率越高,且测试频率越高、飞行年限越长,高频听力损失越严重;随着飞行年限的延长,高频听力受损者的噪声下言语识别障碍和无线电用语识别障碍发生率会逐渐升高,可能影响飞行安全,应加强监测。(本文来源于《听力学及言语疾病杂志》期刊2019年04期）
范天娇,王可海,陈胜[10]（2018）在《嫌疑人直播跟踪执法人员暴力抗法》一文中研究指出记者近日从安徽省舒城县公安局获悉,舒城县公安机关对上级交办督办、群众反响大、影响恶劣的黑恶势力犯罪线索或案件,实行“一案一组”,全力组织专案攻坚,目前已摧毁涉黑组织1个,恶势力团伙3个,抓获犯罪嫌疑人99人。今年8月以来,在S317万佛湖治超站(本文来源于《法制日报》期刊2018-11-28）
人员跟踪论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
现如今,我国人民生活水平得到很大提升。与此同时,人们的安全防范意识也在不断加强,尤其是在大型室内公共区域中,人们希望能够对视频中室内条件下的目标人员进行实时检测和跟踪,以进一步对突发事件做出快速判断和处理。计算机视觉技术的快速发展使室内人员检测和跟踪技术广泛应用于人机交互,安全监控等领域。在复杂的现实背景下,室内人员检测和跟踪技术将不可避免地受到人员完全或部分遮挡,人员姿态等方面的影响。如何准确检测到室内目标人员,并实现快速人员跟踪是本文的出发点。本文总结了一些室内人员检测跟踪基础算法,介绍了各自的基本原理,后提出了本文改进的算法,做了相关实验并对其结果进行了分析。本文工作主要归纳为以下两个方面:(1)提出了基于RGC Mask R-CNN(即残差网络-群组归一化-级联的实例分割)的室内场景人员检测方法。室内人员尺寸、外表等易发生变化,存在人员被物体遮挡以及人与人之间遮挡的问题。本文提出RGC Mask R-CNN模型来检测室内场景下的人员。首先,在实例分割模型Mask R-CNN的主干网络、特征金字塔网络的侧边连接以及边界框功能性网络叁个部分添加群组归一化,并沿用了Mask R-CNN中起到关键性作用的感兴趣区域对齐,然后在模型训练过程中将R-CNN设置为级联式训练,采用了叁种不同的交并比阈值,在室内多摄像机行人数据集上进行了实验。结果表明,RGC Mask R-CNN优于传统的实例分割方法,模型的边界框精确度达到了0.455,掩膜精确度达到了0.392。(2)提出了一种人脸识别跟踪和粒子滤波跟踪相结合的室内人员跟踪策略。人脸识别跟踪适用于可以捕获到人脸的情况。而无法获得人脸信息时,本文提出一种时空上下文结合粒子滤波的室内场景人员跟踪方法。首先提出一种基于RGC Mask R-CNN特征提取的时空上下文方法;然后,建立了基于多线索融合的块目标模型。目标块的实现使网络输入的维数大大减少,从而降低了网络训练的计算复杂度;在跟踪过程中,模型可以根据每个子块的置信度动态调整权重,提高对人员姿态变化和遮挡等复杂情况的适应性。在OTB-50,OTB-100和VOT2016数据集上进行了实验,结果表明,该算法性能优于其他列举方法,其平均重迭率为0.78,且可以更准确地进行室内人员跟踪。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
人员跟踪论文参考文献
[1].宋红莲.基于轮廓模型和AdaBoost算法的舞蹈人员跟踪技术研究[J].现代电子技术.2019
[2].岳寒桧.融合RGCMaskR-CNN的室内人员检测跟踪算法研究[D].湖北工业大学.2019
[3].徐桂涛.煤矿视频监控系统中人员目标跟踪算法的研究与实现[D].中国矿业大学.2019
[4].孟庆宝,许志猛.FMCW无线电波反射室内人员跟踪系统回波检测方法[J].传感器与微系统.2019
[5].严丹丹,刘兴鹏,熊建.基于LIFI的矿下作业人员跟踪定位系统[J].光通信技术.2019
[6].何剑芳.暖心回访让“掉队干部”赶上来[N].中国纪检监察报.2019
[7].何剑芳,余佳,江辉.让“掉队”的干部跟上来[N].南昌日报.2019
[8].李春贺.大数据下数字化矿山井下人员职业安全跟踪系统设计[J].现代电子技术.2019
[9].张红蕾,李大鹏,李佳,郭睿.飞行人员高频听力损失及言语识别能力跟踪研究[J].听力学及言语疾病杂志.2019
[10].范天娇,王可海,陈胜.嫌疑人直播跟踪执法人员暴力抗法[N].法制日报.2018
论文知识图
