1. 研究目的与意义

一、研究背景

随着国民经济的快速增长、社会的快速进步和国力的不断增强，银行、电力、交通、安检以及军事设施等领域对安全防范和现场记录报警系统的与日俱增，要求越来越高，视频监控已广泛应用于生产和生活的各个环节。虽然监控系统己经广泛地存在于银行、商场、车站和交通路口等公共场所，但实际的监控任务仍需要较多的人工完成，而且现有的视频监控系统通常只是录制视频图像，提供的信息是没有经过解释的视频图像，只能事后作为证据使用，没有充分发挥监控的实时性和主动性。为了能实时分析、跟踪、判别监控对象，并在异常事件发生时及时提示、上报，视频监控的“智能化”就显得尤为重要。同时，计算机设备、通信技术、信号处理器以及其他技术设备大量的涌现和更新，视频监控也演变成为智能视频监控。智能监控的研究是一个非常具有价值的研究课题，有益于人们的生活,因此引起了国内外的极大关注。

步入21世纪以来,国内的研究学者和不少高校,科研机构对运动目标的检测投入了大量的精力,而运动目标的检测是研究智能监控的核心,它不是一个简单的操作,因为它所要考虑的现实因素很多,比如光照,风速,物体遮挡等。在我国,现在很多公共场所和高级保密机构都已经安装了智能监控系统。而智能视频应用概念模型出现后不久，一些国外的公司就开始着手研发相关的软硬件产品，经过几年的发展，智能视频分析技术在欧美国家得到了长足的发展，迅速形成了相对成熟的产品并成功应用于实际安防工程中。如瑞典axis网络通讯有限公司早期推出了一批智能视频产品，其中包括axis 242s iv 视频服务器。axis 242s iv集成了专用dsp芯片（ti dm 642），具备强大的图像处理能力，并可支持第三方应用软件模块的运行和开发。

2. 研究内容与预期目标

（1）本课题主要研究的内容是：

1. 研究python语言以及基于此的计算机视觉库。

2.仓库监控识别出异常情况流程的基本原理。

3. 研究方法与步骤

研究方法：

通过图书馆和网络搜集大量的关于本课题的资料，熟悉本课题设计的技术、算法。然后根据所用的技术选定开发的软件，搭建好开发环境，在此基础上完成系统的开发。

具体步骤：

4. 参考文献

[1]蒋燕翔.基于全卷积神经网络的计算机视觉目标检测算法[j].沈阳工业大学学报,2021,43(05):557-562.

[2]张波,徐凯华.人工智能监控预警系统在烟草仓库中的应用[j].信息与电脑(理论版),2018(01):84-85 88.

[3]李明,杨凯,王军,杜文凯.基于视频图像处理的实验室异常行为检测[j].实验技术与管理,2018,35(11):38-41.doi:10.16791/j.cnki.sjg.2018.11.009.

5. 工作计划

1.2022.1.10—2022.2.28:完成调研、查阅相关文献资料、撰写开题报告。

2.2022.3.1—2022.3.15:完成系统的概要设计、需求分析。

3.2022.3.15—2022.5.15:基本完成系统详细设计及软件开发工作。