1. 本选题研究的目的及意义
随着社会老龄化程度的加深和人们对健康生活方式的追求，人体姿态检测技术，尤其是针对特殊姿态如卧姿的检测，在智能家居、医疗健康、安防监控等领域展现出巨大的应用潜力和研究价值。
本研究旨在探索高效、准确的人体卧姿图像检测技术，以期为相关应用领域提供技术支持。
2. 本选题国内外研究状况综述
人体姿态估计是计算机视觉领域的一个重要研究方向，近年来随着深度学习技术的快速发展，人体姿态估计取得了显著进展。
特别是基于深度学习的人体姿态估计方法，在精度和效率方面都得到了很大提升，并在许多领域得到了广泛应用。
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：
1.人体卧姿图像数据的采集和标注：构建一个包含各种卧姿的人体图像数据集，并对其进行标注，为模型训练和评估提供数据基础。
2.人体卧姿特征提取方法研究：探索适用于卧姿特征的提取方法，例如基于深度学习的特征提取方法，以提高模型的准确性和鲁棒性。
3.人体卧姿检测模型的设计和训练：设计一个基于深度学习的人体卧姿检测模型，并利用标注好的数据集对其进行训练，使其能够准确识别和定位图像中的卧姿人体。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献综述：查阅国内外相关文献，了解人体姿态估计、目标检测、深度学习等领域的最新研究进展，特别是针对人体卧姿检测的研究现状，为本研究提供理论基础和方法指导。
2.数据集构建：收集各种人体卧姿图像，并对其进行标注，构建一个用于模型训练和评估的人体卧姿图像数据集。
3.模型设计：基于深度学习方法，设计一个能够准确识别和定位人体卧姿的模型。
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.构建一个专门针对人体卧姿的图像数据集，为人体卧姿检测模型的训练和评估提供数据基础。
2.针对人体卧姿的特点，设计和优化深度学习模型，提高卧姿检测的准确性和鲁棒性。
3.探索将人体卧姿检测技术应用于实际场景，例如智能家居、医疗健康、安防监控等领域，为相关应用提供技术支持。
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.刘云,李海峰,冯雪,李俊峰.基于改进YOLOv5s的轻量化输电线路通道隐患目标检测方法[J].电力系统自动化,2023,47(12):153-163.
2.刘天瑜,王春生,王建飞,王科,王天舒.基于YOLOv5的输电线路鸟巢检测方法[J].电力系统自动化,2023,47(04):163-170.
3.张帆,李晓磊,张凯,孙超,刘艳,李博.基于改进YOLOv5的输电线路多目标识别算法[J].电力系统自动化,2023,47(01):162-170.
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