小型化圖像跟蹤器及其算法研究的任務書

小型化圖像跟蹤器及其算法研究的任務書一、課題背景圖像跟蹤器是計算機視覺領域中的重要研究方向，它涵蓋了多種應用場景，如視頻監(jiān)控、智能交通、無人駕駛等等。其中，小型化圖像跟蹤器更是近年來備受研究者關注，它應用于智能手機、智能手表等小型設備中，為用戶提供實用、便捷的圖像跟蹤服務。然而，小型化圖像跟蹤器面臨著多種挑戰(zhàn)。一方面，小型化設備的計算能力較弱，需要使用輕量級算法進行設計，以保證跟蹤器的實時性和精度；另一方面，小型化設備的傳感器精度較低，需要采用有效的算法進行圖像增強和噪聲抑制。因此，本課題旨在研究小型化圖像跟蹤器及其算法，探索適用于小型化設備的輕量級、高效的圖像跟蹤算法。二、研究任務1.綜述小型化圖像跟蹤器的相關研究現狀，分析小型化設備的特點和制約因素。2.研究小型化設備中的圖像增強和噪聲抑制算法，提高小型化設備的傳感器精度，并為后續(xù)的圖像跟蹤算法提供更好的輸入。3.設計適用于小型化設備的輕量級圖像跟蹤算法，比較不同算法的跟蹤精度和實時性，并對算法進行優(yōu)化。4.在實際小型化設備上實現跟蹤器，并進行實驗驗證，評估跟蹤精度和實時性。5.撰寫課題研究報告，總結課題研究成果，提出未來的研究方向和展望。三、研究內容1.小型化設備中的圖像增強和噪聲抑制算法研究（1）設計基于神經網絡的圖像增強算法，提高小型化設備中圖像的清晰度和對比度。（2）研究基于小波變換的噪聲抑制算法，減小傳感器采集數據中的噪聲干擾。2.輕量級圖像跟蹤算法設計及優(yōu)化（1）研究基于區(qū)域提議網絡（RPN）的目標檢測算法，生成目標候選框。（2）提出基于魯棒的目標跟蹤算法，利用目標的歷史運動信息來預測目標位置。（3）基于全卷積神經網絡（FCN）的實例分割算法，提高跟蹤器的魯棒性和精度。3.跟蹤器實現及實驗驗證（1）在小型化設備上實現跟蹤器，對跟蹤器進行性能測試。（2）使用特定數據集進行實驗驗證，評估跟蹤器的精度和實時性。四、研究方法1.文獻綜述法：對小型化圖像跟蹤器相關的文獻進行綜述，分析小型化設備的制約因素，為后續(xù)的研究提供依據。2.算法研究法：對小型化設備中的圖像增強和噪聲抑制算法進行研究，提出基于區(qū)域提議網絡的目標檢測算法，基于魯棒性的目標跟蹤算法和基于全卷積神經網絡的實例分割算法。3.實驗驗證法：在小型化設備上實現跟蹤器，使用特定數據集進行實驗驗證，評估跟蹤器的精度和實時性。五、預期成果1.綜述小型化圖像跟蹤器的研究現狀，分析小型化設備的特點和制約因素。2.研究小型化設備中的圖像增強和噪聲抑制算法，提高小型化設備的傳感器精度。3.設計適用于小型化設備的輕量級圖像跟蹤算法，比較不同算法的跟蹤精度和實時性，并對算法進行優(yōu)化。4.在實際小型化設備上