1. 本选题研究的目的及意义
随着全球旅游业的蓬勃发展和水上交通运输的日益繁忙，客船作为重要的交通工具之一，其安全性和运营效率备受关注。
客船人流量是衡量客船运营状况、制定安全策略和提升服务质量的重要指标。
传统的客船人流统计方法主要依靠人工计数，存在效率低下、易受主观因素影响等问题，难以满足现代化客运管理的需求。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着计算机视觉和机器学习技术的快速发展，人体图像识别技术在人流检测领域取得了显著进展。
国内外学者在客船人流检测方面开展了大量的研究工作，并取得了一定的成果。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究主要内容包括以下几个方面:1.客船人流检测技术概述:介绍人流检测技术的基本概念、方法分类以及国内外研究现状，分析客船人流检测的特点及难点。
2.基于人体图像识别的客船人流检测关键技术:重点研究人体图像获取、预处理、特征提取、人流计数与密度估计等关键技术。
3.基于深度学习的客船人流检测算法研究:探索深度学习在客船人流检测中的应用，研究基于卷积神经网络的人体检测算法、基于循环神经网络的人流预测算法，并对算法性能进行评估。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、实验研究和系统设计相结合的方法，逐步开展以下研究工作：
1.文献调研和需求分析：查阅国内外相关文献，了解客船人流检测技术的研究现状、发展趋势和关键技术，分析客船人流检测系统的功能需求和性能指标。
2.关键技术研究：-研究基于深度学习的人体图像识别算法，包括目标检测、特征提取、目标跟踪等，构建高精度、鲁棒性强的客船人流检测模型。
-研究客船环境下的人体图像预处理技术，解决光照变化、遮挡、视角变化等问题对人体图像识别的影响。
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.将深度学习技术应用于客船人流检测，构建基于深度学习的人体图像识别模型，提高客船人流检测的精度和鲁棒性。
2.研究客船环境下的人体图像预处理技术，解决光照变化、遮挡、视角变化等问题对人体图像识别的影响，提高系统的适应性和可靠性。
3.结合客船的结构信息和乘客的行为特征，优化人流计数和密度估计算法，实现对客船人流量的精准统计和分析。
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] 陈佳,金连文,刘文印.深度学习在视频人数统计中的研究进展与展望[J].模式识别与人工智能,2020,33(02):170-183.
[2] 刘天骄,王荣本,刘晓敏,等.融合YOLOv3和DeepSort算法的行人跟踪方法研究[J].计算机应用研究,2020,37(08):2478-2483.
[3] 张浩,韩冬,谭文,等.基于改进Faster R-CNN的行人检测算法[J].计算机工程,2019,45(01):241-247.
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