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監(jiān)控視頻目標跟蹤算法及應用系統(tǒng)實現(xiàn)研究的中期報告中期報告一、研究背景監(jiān)控視頻系統(tǒng)已經(jīng)成為保障公共安全的重要手段,但是傳統(tǒng)的監(jiān)控視頻系統(tǒng)由于人力不足,無法對大規(guī)模的視頻進行實時監(jiān)控,因此需要利用計算機視覺技術對監(jiān)控視頻進行智能化處理。其中,目標跟蹤技術是監(jiān)控視頻智能化處理的重要核心技術之一。目標跟蹤就是在視頻序列中對一個特定的目標進行跟蹤。隨著計算機視覺技術的不斷發(fā)展,目標跟蹤技術得到了廣泛應用,例如車輛跟蹤、人臉跟蹤、行人跟蹤等。目標跟蹤技術可以應用于視頻監(jiān)控、移動機器人導航、增強現(xiàn)實等領域。以車輛跟蹤為例,一個車輛的軌跡可以表示為一個2D或3D的坐標序列。通過對車輛軌跡的分析,可以提取車輛的行駛狀態(tài)、行駛路線等信息,從而實現(xiàn)車輛運行管理、交通路況分析等功能。在實際應用中,隨著傳感器技術的發(fā)展,車輛跟蹤也越來越重要,汽車燈光、車牌等車輛辨識的技術已經(jīng)得到了廣泛的應用。二、研究目標本文的主要研究目標是提出一種基于深度學習的目標跟蹤算法,并實現(xiàn)一個監(jiān)控視頻系統(tǒng),能夠?qū)μ囟繕诉M行實時跟蹤并分析其行為。該系統(tǒng)的主要功能包括:1.對視頻中的目標進行實時跟蹤,并將跟蹤結果紀錄保存。2.對目標進行軌跡分析,提取目標的運動信息,并進行行為分析。3.可以用來實現(xiàn)公共安全監(jiān)督,管理車輛運行狀態(tài),提供交通路況信息等功能。三、研究內(nèi)容1.深度學習目標跟蹤算法的設計和實現(xiàn)。監(jiān)控視頻中目標跟蹤技術主要分為兩類:基于傳統(tǒng)計算機視覺算法的目標跟蹤和基于深度學習的目標跟蹤。傳統(tǒng)的目標跟蹤算法在對目標變化較大時會失效,效果較差;而深度學習可以對特征進行更加精準的識別,擁有更好的性能。因此本文將采用深度學習目標跟蹤算法。2.選擇視頻數(shù)據(jù)集,對視頻數(shù)據(jù)進行預處理。本文將采用公共數(shù)據(jù)集,對數(shù)據(jù)進行預處理包括:視頻分段、去噪、目標檢測、跟蹤處理等。3.實現(xiàn)監(jiān)控視頻系統(tǒng)。本文將實現(xiàn)基于目標跟蹤的監(jiān)控視頻系統(tǒng),包括視頻采集、預處理、目標跟蹤、分析處理、結果輸出等模塊。四、進展和計劃目前,本項目已經(jīng)完成了深度學習目標跟蹤算法的設計,采用YOLOv3等經(jīng)典的深度學習算法歸納和匯總,基本完成了系統(tǒng)架構的設計和客戶端界面的設計,同時也完成了部分視頻數(shù)據(jù)的預處理工作。下一步的研究計劃包括:1.優(yōu)化目標跟蹤算法,提高目標跟蹤的精度和魯棒性。2.完成系統(tǒng)的主要功能模塊的實現(xiàn),包括視頻采集、預處理、目標跟蹤、分析處理、結果輸出等。3.對實現(xiàn)的監(jiān)控視頻系統(tǒng)進行測試和驗證。4.編寫研究報告,整理論文,準備答辯。五、結論本文將采用基于深度學習的目標跟蹤算法實現(xiàn)一個目標跟蹤的監(jiān)控視頻系統(tǒng),該系統(tǒng)將應用于公共安全監(jiān)督、管理車輛運行狀態(tài)、提供交通路況信息等領域。本文著重研究深度學習算法在目標跟
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