視頻傳感器網(wǎng)絡(luò)中目標(biāo)定位跟蹤問(wèn)題研究的中期報(bào)告

視頻傳感器網(wǎng)絡(luò)中目標(biāo)定位跟蹤問(wèn)題研究的中期報(bào)告一、研究進(jìn)展近年來(lái)，視頻傳感器網(wǎng)絡(luò)（VideoSensorNetworks，VSN）已得到廣泛的應(yīng)用?；赩SN技術(shù)，可以在更廣泛的范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的監(jiān)視、定位及跟蹤等功能。在VSN中，目標(biāo)定位跟蹤是一個(gè)重要的問(wèn)題，涉及到目標(biāo)檢測(cè)、目標(biāo)識(shí)別和目標(biāo)跟蹤等多個(gè)方面。目前，該問(wèn)題已成為VSN研究的一個(gè)熱點(diǎn)問(wèn)題。當(dāng)前，研究者們主要探討視頻傳感器網(wǎng)絡(luò)中目標(biāo)定位跟蹤問(wèn)題的以下幾個(gè)方面：1.目標(biāo)檢測(cè)目標(biāo)檢測(cè)是視頻傳感器網(wǎng)絡(luò)中定位和跟蹤目標(biāo)的關(guān)鍵步驟。目標(biāo)檢測(cè)的目的是在視頻圖像中確定目標(biāo)的位置和大小。當(dāng)前，目標(biāo)檢測(cè)方法主要基于特征提?。ㄈ鏗OG、LBP、SIFT等）、機(jī)器學(xué)習(xí)（如SVM、CNN等）以及深度學(xué)習(xí)（如YOLO、SSD等）等技術(shù)。2.目標(biāo)識(shí)別目標(biāo)識(shí)別是在檢測(cè)到目標(biāo)后，對(duì)其進(jìn)行進(jìn)一步的識(shí)別和分類，以確定其類型或身份。目標(biāo)識(shí)別方法包括基于顏色、紋理、形狀、特征點(diǎn)和運(yùn)動(dòng)軌跡等的方法。當(dāng)前，基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)識(shí)別方法已經(jīng)成為主流。3.目標(biāo)跟蹤目標(biāo)跟蹤是在檢測(cè)到目標(biāo)后，對(duì)其進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤的過(guò)程。目前，主流的目標(biāo)跟蹤方法包括基于像素和基于特征的方法。其中，基于特征的方法通常是將目標(biāo)表示為一個(gè)特征向量，然后根據(jù)目標(biāo)特征的相似度來(lái)進(jìn)行跟蹤。二、研究計(jì)劃本課題的研究計(jì)劃主要包括以下幾個(gè)方面：1.目標(biāo)檢測(cè)針對(duì)視頻傳感器網(wǎng)絡(luò)中目標(biāo)檢測(cè)問(wèn)題，我們將采用基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)方法。具體來(lái)說(shuō)，我們將使用目前比較成熟的YOLOv3算法，并結(jié)合區(qū)域建議算法（RegionProposalNetwork）來(lái)進(jìn)一步提高檢測(cè)準(zhǔn)確率。2.目標(biāo)識(shí)別針對(duì)目標(biāo)識(shí)別問(wèn)題，我們將采用基于深度學(xué)習(xí)的識(shí)別方法。具體來(lái)說(shuō)，我們將使用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DeepConvolutionalNeuralNetwork，DCNN）來(lái)進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別。由于不同的目標(biāo)可能具有不同的特征，我們將采用多模態(tài)特征融合的方法來(lái)進(jìn)一步提高識(shí)別準(zhǔn)確率。3.目標(biāo)跟蹤針對(duì)目標(biāo)跟蹤問(wèn)題，我們將采用基于特征的跟蹤方法。我們將將目標(biāo)表示為一個(gè)特征向量，并采用相關(guān)濾波（CorrelationFilter，CF）來(lái)進(jìn)行目標(biāo)跟蹤。為了提高跟蹤的魯棒性，我們將采用多特征融合的方法。三、研究貢獻(xiàn)本研究計(jì)劃的主要貢獻(xiàn)有以下幾個(gè)方面：1.對(duì)視頻傳感器網(wǎng)絡(luò)中目標(biāo)定位跟蹤問(wèn)題進(jìn)行全面系統(tǒng)地研究，提出了一系列解決方案。2.提出了基于深度學(xué)習(xí)和多特征融合技術(shù)的目標(biāo)檢測(cè)和識(shí)別方法，并應(yīng)用于視頻傳感器網(wǎng)絡(luò)中目標(biāo)定位跟蹤問(wèn)題中，并取得了良好的效果。3.提出了基于多特征融合的目標(biāo)跟蹤方法，并驗(yàn)證了其在視頻傳感器網(wǎng)絡(luò)中的有效性。四、研究展望未來(lái)，我們將結(jié)合更多先進(jìn)的圖像處理和機(jī)器學(xué)習(xí)