1. 本选题研究的目的及意义
人体目标检测作为计算机视觉领域的重要研究方向之一，在智能监控、人机交互、自动驾驶等领域有着广泛的应用前景。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，人体目标检测技术取得了显著的进步。
然而，在复杂背景下，如光照变化、遮挡、视角变化等因素的影响，人体目标检测仍然面临着巨大的挑战，因此，研究复杂背景下的人体目标检测方法与实现具有重要的理论意义和实际应用价值。
2. 本选题国内外研究状况综述
人体目标检测作为计算机视觉领域的核心课题之一，一直受到国内外学者的广泛关注。
近年来，深度学习技术在人体目标检测领域取得了突破性进展，涌现出许多优秀的研究成果。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将针对复杂背景下人体目标检测的难题，研究和改进相关算法，并开发一套高效、鲁棒的人体目标检测系统。
主要研究内容包括：
1.复杂背景分析与数据集构建:分析复杂背景下人体目标检测面临的挑战，如光照变化、遮挡、视角变化、复杂姿态等。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法，逐步开展以下研究步骤：
1.复杂背景分析与问题定义阶段:对复杂背景下人体目标检测的挑战进行深入分析，明确复杂背景的定义和分类，以及各种因素对目标检测性能的影响。
在此基础上，确定本研究需要解决的关键问题和研究目标。
2.文献调研与算法选择阶段:对国内外相关研究进行全面系统的调研，了解现有的人体目标检测算法，特别是针对复杂背景的改进方法。
5. 研究的创新点
本研究的创新点体现在以下几个方面：
1.针对复杂背景的算法改进:针对遮挡、光照变化、尺度变化、复杂姿态等复杂背景下的挑战，提出相应的算法改进策略，例如基于上下文信息的遮挡处理、基于光照不变特征的提取、基于多尺度特征融合的尺度自适应、基于姿态估计的姿态处理等方法，以提高算法在复杂场景下的鲁棒性和准确性。
2.高效的特征表达与融合:研究适用于人体目标检测的高效特征表达方法，例如结合CNN和Transformer的优势，设计新的特征提取网络结构，或者利用注意力机制捕捉关键信息，以提高特征的表达能力。
同时，研究有效的特征融合策略，例如多尺度特征融合、多层次特征融合等，以充分利用不同层次和尺度的特征信息，提高目标检测的精度。
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] 赵永强,徐华,张凯,等.复杂场景下基于改进YOLOv3的人体目标检测[J].计算机应用,2020,40(S2):284-290.
[2] 王建,李亚利,郭雷.复杂背景下基于改进Faster R-CNN的行人检测算法[J].计算机工程,2020,46(11):245-252.
[3] 刘鹏,张凯,徐华,等.复杂背景下基于深度学习的目标检测算法综述[J].智能系统学报,2020,15(05):914-927.
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