1. 本选题研究的目的及意义
随着我国轨道交通的快速发展，牵引变电站作为电气化铁路的核心供电设备，其安全稳定运行对于保障列车正常运行和乘客安全至关重要。
然而，牵引变电站往往地处偏僻、环境复杂，容易成为不法分子入侵的目标，对国家财产和人民生命安全构成严重威胁。
因此，开展牵引变电站人体入侵检测研究，对于提升变电站安全防范等级，保障铁路运输安全具有重要意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
人体入侵检测作为计算机视觉领域的重要研究方向之一，近年来受到国内外学者广泛关注，相关技术取得了显著进展。
1. 国内研究现状
国内学者在人体入侵检测领域展开了大量研究工作，并取得了一定的成果。
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.牵引变电站入侵检测需求分析：深入分析牵引变电站的典型入侵场景、安全需求和环境特点，明确入侵检测系统的功能目标、性能指标和适用范围，为后续研究提供依据。
2.人体入侵检测算法研究：调研和分析现有的入侵检测算法，包括传统的图像处理方法和基于深度学习的目标检测方法，对比分析各种算法的优缺点，并结合牵引变电站环境特点，选择合适的算法模型。
3.基于深度学习的人体入侵检测模型设计：针对牵引变电站环境特点，对选定的深度学习模型进行改进和优化，例如采用数据增强技术扩充训练数据集，调整模型结构以提高检测精度，设计轻量级模型以满足实时性要求等。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法研究、系统设计、实验验证等方法，逐步推进研究工作。
1.首先，进行文献调研，了解国内外人体入侵检测技术的研究现状、发展趋势以及牵引变电站安全防护需求，为研究方向的确定和技术路线的选择提供参考依据。
2.其次，对牵引变电站入侵检测需求进行深入分析，明确入侵检测系统的功能目标、性能指标和适用范围，为后续算法研究和系统设计提供指导。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：1.针对牵引变电站环境特点，提出一种基于深度学习的人体入侵检测模型，并对模型进行改进和优化，以提高模型的检测精度和鲁棒性，使其能够更好地适应变电站复杂环境下的入侵检测需求。
2.构建牵引变电站入侵检测系统原型，实现人体目标的实时检测、跟踪和报警功能，为变电站的安全防护提供一种新的技术手段，具有一定的实用价值和推广价值。
3.研究成果可为其他重要基础设施的入侵检测提供借鉴和参考，具有一定的理论意义和应用价值。
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.王永强,徐志钮,王健,等.基于改进YOLOv5s的电力设备红外图像人体入侵检测[J].电网技术,2023,47(05):1956-1964.
2.王聪,宋晓艳,李琳,等.基于深度学习的变电站人体入侵检测方法综述[J].电气技术,2023,24(01):107-115.
3.王宇,李俊,赵浩然,等.基于YOLOv5的变电站区域入侵目标检测方法研究[J].电气技术,2022,23(12):123-128 134.
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