1. 题目来源
近年来，随着城市化进程的加快，自动扶梯作为一种便捷的垂直交通工具，在商场、地铁站、机场等公共场所得到广泛应用。
然而，由于扶梯结构复杂、人流量大、乘客安全意识参差不齐等因素，扶梯事故时有发生，其中因乘客跌倒、物品卷入等意外导致的伤害事故尤为突出。
传统的扶梯安全措施主要依赖于安全警示标识、紧急停止按钮等被动方式，存在预警不及时、反应速度慢等局限性，难以有效避免事故的发生。
2. 应完成的主要内容
本课题要求完成以下主要内容：
1.开展扶梯安全现状和机器视觉技术相关文献综述，分析扶梯事故发生的原因和特点，研究机器视觉技术在目标检测、识别等方面的应用现状，为本课题的研究提供理论基础。
2.研究基于机器视觉的跌倒检测算法，构建扶梯场景下的数据集，对比分析YOLO等目标检测算法在跌倒检测中的性能，对选定的算法进行改进优化，提高跌倒检测的准确率和鲁棒性。
3.完成扶梯自动急停装置的硬件设计，包括图像采集模块、数据处理模块和紧急制动模块的设计，选取合适的硬件平台和传感器，搭建系统硬件平台，实现扶梯运行状态的实时监测和数据的快速处理。
3. 基本要求及完成的成果形式
1.要求在指导老师的指导下，独立完成文献调研、方案设计、算法研究、程序编写、系统测试等环节的工作。
2.要求在研究过程中，注重理论与实践相结合，查阅相关文献资料，学习掌握机器视觉、目标检测等方面的基本理论和方法，并将其应用于实际问题的解决。
3.要求按照学校规定的学术论文格式撰写毕业论文，论文内容应结构完整、逻辑清晰、层次分明、语言流畅，并保证论文的原创性和学术规范性。
4. 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
5. 参考文献（20个中文5个英文）
[1]李 伟,彭 程,路 遥,等.基于深度学习的航空器目标检测算法综述[J].电光与控制,2022,29(08):1-9.
[2]黄文超,刘 伟.基于机器视觉的跌倒检测算法综述[J].智能系统学报,2021,16(03):441-453.
[3]陈 默,王 挺,李 瑞,等.面向边缘计算的YOLOv5s目标检测算法改进[J].计算机工程,2023,49(01):209-217.
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