1. 本选题研究的目的及意义
行人部件检测是计算机视觉领域的重要研究方向之一，其目标是在图像或视频中精确定位行人身体的不同部位，如头部、躯干、四肢等。
这项技术在许多领域都有着广泛的应用前景，例如：
1.智能监控:在安防领域，行人部件检测可以帮助识别行人的异常行为，例如跌倒、奔跑等，从而及时发出警报。
2.自动驾驶:自动驾驶汽车需要准确识别道路上的行人以及他们的行为，例如过马路、挥手等，以便做出安全的驾驶决策。
2. 本选题国内外研究状况综述
行人部件检测作为计算机视觉领域的一个重要分支，近年来受到越来越多的关注，相关的研究工作也取得了显著的进展。
1. 国内研究现状
国内学者在行人部件检测方面取得了一定的成果，例如：
一些研究者尝试将深度学习方法应用于行人部件检测任务中，并取得了不错的效果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.研究基于深度学习的行人部件检测方法:深入研究现有的基于深度学习的行人部件检测方法，分析其优缺点。
设计一种新的基于深度卷积神经网络的行人部件检测模型，重点关注如何提高模型的精度和鲁棒性。
4. 研究的方法与步骤
本研究拟采用以下方法和步骤开展研究：
1.文献调研与分析:针对行人部件检测问题，阅读相关领域的文献资料，包括期刊、会议论文、技术报告等，了解国内外研究现状、发展趋势以及存在的问题。
重点关注基于深度学习的行人部件检测方法，分析其优缺点，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.模型设计与实现:基于深度卷积神经网络，设计一种新的行人部件检测模型。
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.模型结构创新:本研究将探索新的深度卷积神经网络结构，例如结合注意力机制、多尺度特征融合等技术，以提高行人部件检测的精度和鲁棒性。
2.训练策略优化:本研究将探索新的训练策略，例如设计新的损失函数、采用更有效的优化算法等，以加速模型的收敛速度和提高模型的泛化能力。
3.数据集构建:根据实际需求，考虑构建自己的行人部件检测数据集，以弥补现有数据集的不足，并更好地评估模型的泛化能力。
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. 何宜灵,万华平,黄凯奇,等.基于深度学习的行人检测技术综述[J].计算机科学,2021,48(8):1-13.
2. 段峰,李静,梁雪,等.基于深度学习的行人检测技术研究综述[J].计算机科学与探索,2020,14(12):2029-2046.
3. 王天瑞,程建,郭龙源,等.基于改进Faster R-CNN的行人检测[J].计算机工程,2020,46(9):256-262.
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