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智能视频监控与检索系统研究的任务书
任务书
题目：智能视频监控与检索系统研究
研究目的
近年来，随着社会发展和科技进步，视频监控系统已经广泛应用于各种场合，如公安、交通、工商等领域。然而，在大量的视频数据中快速检索出客观、准确、实用的信息是一项非常关键和具有挑战性的任务。本研究旨在开发一个智能视频监控与检索系统，通过结合计算机视觉和机器学习技术，实现对视频数据的自动识别、分类、检索和分析，从而提高视频监控系统的效率和准确性。
研究内容
1.探究影响视频监控系统准确性和效率的关键因素，包括视频像素、视频鲁棒性、监控角度、图像质量等等。
2.研究视频监控中的目标识别、跟踪和分类技术，利用深度学习和卷积神经网络等技术分析视频数据。
3.研究智能视频检索算法，包括视频检索中的内容理解、排除噪声、视频片段重点提取、视频片段关键帧提取等技术。
4.开发一个智能视频监控与检索系统，系统可实现视频检索和图像识别功能，提高了视频监控系统的效率。
研究方法
1.检索相关论文，了解视频监控与检索系统相关技术的研究和应用发展。
2.通过深度学习、卷积神经网络、支持向量机等算法，开发视频分析和识别的关键部分。
3.利用PHP、Python、Java等开发技术进行系统开发和测试。
4.运用C++编写整个系统的算法部分。
研究意义
本研究通过发展一种智能视频监控与检索系统，提高了视频监控系统的快速检索、追踪和识别的技术能力。系统功能完善，可实现视频检索和图像识别功能。整个系统的开发旨在为社会提供更好的服务，更好地保障人民群众的生产生活安全。
计划进度
任务开始日期：2022年3月1日
任务结束日期：2023年2月28日
第一阶段：调研和设计（2个月）
调研和分析现有视频监控与检索系统的技术特点和问题。
确定开发智能视频监控与检索系统的软件设计和硬件框架。
第二阶段：算法开发和系统测试（8个月）
开发视频分析和识别的关键部分。
整合各个模块开发智能视频监控与检索系统。
进行系统测试，解决bug和问题。
第三阶段：系统优化和应用试验（2个月）
对系统性能和功能进行优化改进。
进行应用试验，评估系统的实际效果和性能指标。
第四阶段：论文撰写和分析（2个月）
写作研究论文和作品的比较分析，展示研究所得的相关结果。
得出能够有根据地规定该视频技术的应用范围和实现办法的技术方案，并得出相应结论。
第五阶段：论文修改及答辩（1个月）
修改论文，完成答辩及职称评定。
参考文献
1.KonstantinBiatov等，“基于深度学习的视频内容分析”，IEEE开发，2018年。
2.JianjunLei等，“使用场景识别的视频检索方法”，IEEE存储技术，2020年。
3.WeijieLi等，“基于卷积神经网络的智能视频监控系统研究”，计算机与应用舞蹈技术，2019年。
4.RuiYin等，“视频目标跟踪中随着跟踪执行步骤”的视觉跟踪技术，计算机科学与应用，2018年。