紅外圖像序列中人體目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤方法研究的開題報(bào)告

紅外圖像序列中人體目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤方法研究的開題報(bào)告一、選題背景和意義隨著紅外成像技術(shù)的發(fā)展，紅外圖像序列在人體檢測(cè)和跟蹤方面有著廣泛的應(yīng)用。在夜間、低光照條件下，傳統(tǒng)的光學(xué)成像設(shè)備難以獲取清晰的圖像，而紅外圖像序列可以通過(guò)檢測(cè)人體散發(fā)的熱量來(lái)實(shí)現(xiàn)夜視、隱身偵查等應(yīng)用。因此，紅外圖像序列的人體目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤具有重要的應(yīng)用價(jià)值。二、研究?jī)?nèi)容和方法本文將探究紅外圖像序列中的人體目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤方法。具體來(lái)說(shuō)，研究?jī)?nèi)容包括以下幾個(gè)方面：1.紅外圖像序列預(yù)處理：對(duì)紅外圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括去噪、增強(qiáng)等操作，以提高人體目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤的準(zhǔn)確率和魯棒性。2.人體目標(biāo)檢測(cè)：采用深度學(xué)習(xí)等方法，在紅外圖像中高效地檢測(cè)人體目標(biāo)。3.人體目標(biāo)跟蹤：在目標(biāo)檢測(cè)的基礎(chǔ)上，采用多目標(biāo)跟蹤算法，對(duì)人體目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。4.性能評(píng)估與實(shí)驗(yàn)分析：對(duì)上述方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，并對(duì)其性能進(jìn)行評(píng)估和分析。三、預(yù)期研究成果本研究旨在設(shè)計(jì)出一個(gè)高效、準(zhǔn)確的紅外圖像序列中的人體目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤系統(tǒng)，以滿足軍事、公共安全等領(lǐng)域的需要。預(yù)期研究成果包括：1.可以有效實(shí)現(xiàn)紅外圖像序列中的人體目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤，實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的實(shí)時(shí)、連續(xù)跟蹤。2.系統(tǒng)具有較高的準(zhǔn)確率和魯棒性，能夠適應(yīng)性地應(yīng)對(duì)復(fù)雜的場(chǎng)景。3.經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，系統(tǒng)能夠滿足應(yīng)用要求，并在性能和效率方面具有一定的優(yōu)勢(shì)。四、研究方案和進(jìn)度安排1.第一階段（一個(gè)月）：熟悉相關(guān)領(lǐng)域的研究進(jìn)展和理論基礎(chǔ)，確定研究?jī)?nèi)容和方法。2.第二階段（兩個(gè)月）：進(jìn)行紅外圖像序列預(yù)處理、人體目標(biāo)檢測(cè)等算法的研究和設(shè)計(jì)。3.第三階段（兩個(gè)月）：實(shí)現(xiàn)人體目標(biāo)跟蹤算法并進(jìn)行系統(tǒng)集成，進(jìn)行性能評(píng)估和實(shí)驗(yàn)分析。4.第四階段（一個(gè)月）：撰寫論文并進(jìn)行答辯準(zhǔn)備。五、預(yù)期難點(diǎn)與解決途徑紅外圖像序列中人體目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤具有較高的復(fù)雜性和挑戰(zhàn)性，預(yù)期的難點(diǎn)主要包括：1.紅外圖像預(yù)處理：如何準(zhǔn)確的去除噪聲和增強(qiáng)圖像對(duì)于后續(xù)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤的準(zhǔn)確性有著至關(guān)重要的作用。2.目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤：紅外圖像序列中人體目標(biāo)的多樣性、變化性等因素會(huì)對(duì)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤效果造成一定的影響。解決途徑主要包括：1.采用深度學(xué)習(xí)等方法，對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理和人體目標(biāo)檢測(cè)，從而提高準(zhǔn)確率和魯棒性。2.考慮到目標(biāo)的多樣性和變化性，采用多目標(biāo)跟蹤算法，以提高跟蹤效果。六、參考文獻(xiàn)1.HuangJL,YinXC,YangYF.InfraredImageSaliencyDetectionviaCombinedFeaturesandContextualAnalysis[J].IEEETransactionsonImageProcessing,2019,28(1):390-402.2.LiH,ZhangX,ZhangH,etal.Infraredsmalltargetdetectionbasedonmulti-scaleconvolutionalneuralnetworks[J].InfraredPhysics&Technology,2019,96:83-92.3.ZhangK,ZhangL,YangM,etal.Real-timeCompressiveTracking[J].I