運動目標(biāo)檢測與跟蹤算法研究的開題報告

運動目標(biāo)檢測與跟蹤算法研究的開題報告一、選題意義運動目標(biāo)檢測與跟蹤算法是計算機視覺領(lǐng)域重要的研究方向之一，廣泛應(yīng)用于安全監(jiān)控、行人檢測、交通流量統(tǒng)計等領(lǐng)域。但在實際應(yīng)用中仍存在一些問題，如目標(biāo)漏檢、誤檢、跟蹤失敗等。因此，本課題旨在研究運動目標(biāo)檢測與跟蹤算法，提出高效、準(zhǔn)確的解決方案，為實際應(yīng)用場景提供可行的技術(shù)支持。二、研究內(nèi)容（1）對現(xiàn)有的運動目標(biāo)檢測與跟蹤算法進行綜述，對其優(yōu)缺點進行分析比較；（2）針對目標(biāo)檢測中的目標(biāo)漏檢、誤檢問題，提出一種基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測算法；（3）針對目標(biāo)跟蹤中的跟蹤失敗問題，提出一種基于多目標(biāo)跟蹤的算法，將目標(biāo)跟蹤過程看作一個多目標(biāo)跟蹤問題，以提高跟蹤效果；（4）通過實驗分析，對所提出的算法進行驗證，并與現(xiàn)有算法進行比較。三、預(yù)期成果（1）對目前運動目標(biāo)檢測與跟蹤算法的研究現(xiàn)狀進行了深入綜述，并提出了一種可行的方案，具有一定的參考價值和借鑒意義；（2）提出了針對目標(biāo)漏檢、誤檢問題的基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測算法，并在實驗中驗證其有效性；（3）提出了針對跟蹤失敗問題的一種基于多目標(biāo)跟蹤的算法，將目標(biāo)跟蹤過程看作一個多目標(biāo)跟蹤問題，提高跟蹤效果，同時在實驗中驗證其有效性；（4）開發(fā)了一個運動目標(biāo)檢測與跟蹤的演示系統(tǒng)，應(yīng)用所提出的算法，演示其在實際應(yīng)用場景中的效果。四、研究方法（1）進行文獻綜述，對現(xiàn)有的運動目標(biāo)檢測與跟蹤算法進行分析比較；（2）基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測算法，主要采用YOLOv3、FasterR-CNN等算法，結(jié)合目標(biāo)檢測相關(guān)技術(shù)進行研究；（3）基于多目標(biāo)跟蹤的算法，主要采用基于卡爾曼濾波的跟蹤算法、基于深度學(xué)習(xí)的跟蹤算法等，提出一種適用于實際應(yīng)用場景的跟蹤算法；（4）使用Python語言開發(fā)算法，并通過實驗驗證算法的有效性。五、進度安排第一階段：文獻綜述，熟悉相關(guān)算法原理。第二階段：提出基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測算法。第三階段：提出基于多目標(biāo)跟蹤的算法。第四階段：開發(fā)演示系統(tǒng)，并進行實驗驗證。第五階段：撰寫畢業(yè)論文。六、參考文獻[1]周光華,俞建琳.目標(biāo)檢測方法研究綜述[J].計算機應(yīng)用,2019,39(11):3188-3193.[2]蘇克.基于深度學(xué)習(xí)的多目標(biāo)跟蹤算法[J].計算機工程與設(shè)計,2018,39(9):1865-1871.[3]李文彪,陳明,王凱.基于卡爾曼濾波的多目標(biāo)跟蹤算法[J].計算機與數(shù)字工程,2019,47(6):964-968.[4]RenS,HeK,GirshickR,etal.FasterR-CNN:Towardsreal-timeobjectdetectionwithregionproposalnetworks[C]//AdvancesinNeuralInformationProcessingSystems.2015:91-99.[5]RedmonJ,FarhadiA.YOLOv3:An