1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）
一、课题研究背景和意义随着社会和经济的发展，公共安全需求的不断增长，视频监控设备的安装量和覆盖规模急剧上升，海量的监控视频数据已经远超局限的人力的处理能力，于是智能视频监控技术随之并成为热门研究课题，而且具有深刻的社会和经济效益。
传统的视频监控系统通常只具有一些基本的功能，比如摄像头的采集、录像的存储和回放等功能，无法对于实时的场景进行信息的提取和主动预警。
这种情况下，就需要监控人员人力覆盖所有的监控画面，然而监控人员时刻注意视频播放屏幕，极易产生视觉疲劳，往往注意力下降，很难及时准确的对监控画面采取警报措施，而且监控人员的人力成本开支也是一个无法忽略的弊端。
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2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案
五、课题研究解决的问题设计一款基于深度学习算法的针对视频监控进行人体姿态识别的软件系统，采用 RMPE算法作为后台实现，对监控视频中的人体姿态能够进行正确识别，并且对识别对象的行为、轨迹进行分析，对其异常行为进行识别并自动预警。
再以适当的形式进行可视化（设计与实现图形用户界面），方便用户的操作，运行所需时间和存储空间具有实际可行性。
系统主要分为两个部分：深度神经网络算法和图形用户界面。
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