基于固定單視點(diǎn)的目標(biāo)檢測與跟蹤技術(shù)研究的開題報(bào)告

基于固定單視點(diǎn)的目標(biāo)檢測與跟蹤技術(shù)研究的開題報(bào)告一、研究背景及意義隨著智能化時(shí)代的到來，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)得到了巨大的發(fā)展，其中的目標(biāo)檢測與跟蹤技術(shù)是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中的一個(gè)熱點(diǎn)研究的方向，也是實(shí)際應(yīng)用中的關(guān)鍵技術(shù)之一。目標(biāo)檢測與跟蹤技術(shù)的任務(wù)是自動(dòng)從圖像或視頻數(shù)據(jù)中檢測出給定物體，并跟蹤其在幀序列中的運(yùn)動(dòng)軌跡，是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中的一個(gè)重要研究內(nèi)容。目前的目標(biāo)檢測與跟蹤技術(shù)主要是基于固定的視點(diǎn)，也就是只有一個(gè)視角，很難獲得多方位的三維信息。而實(shí)際中大多數(shù)應(yīng)用場景都需要多個(gè)視角的信息才能準(zhǔn)確地檢測和跟蹤目標(biāo)物體。本課題則針對多視角、動(dòng)態(tài)場景下的目標(biāo)檢測與跟蹤問題展開研究，旨在提出基于固定單視點(diǎn)的目標(biāo)檢測與跟蹤技術(shù)，解決現(xiàn)有技術(shù)的固有限制，提高檢測和跟蹤的準(zhǔn)確性和效率，具有重要的研究意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。二、研究內(nèi)容1.多視角動(dòng)態(tài)場景下目標(biāo)檢測與跟蹤的問題研究分析2.基于固定單視點(diǎn)的目標(biāo)檢測技術(shù)研究，包括目標(biāo)框生成和特征提取方法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)3.基于固定單視點(diǎn)的目標(biāo)跟蹤技術(shù)研究，包括目標(biāo)區(qū)域預(yù)測和相似度匹配算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)4.實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和性能評估：利用公共數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)集訓(xùn)練和測試，對本研究方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和性能評估，比較與現(xiàn)有方法的差異和優(yōu)劣。三、實(shí)現(xiàn)步驟1.對多視角、動(dòng)態(tài)場景下的目標(biāo)檢測與跟蹤問題進(jìn)行研究分析2.設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)基于固定單視點(diǎn)的目標(biāo)檢測技術(shù)，包括目標(biāo)框生成和特征提取方法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)3.設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)基于固定單視點(diǎn)的目標(biāo)跟蹤技術(shù)，包括目標(biāo)區(qū)域預(yù)測和相似度匹配算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)4.利用公共數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)集訓(xùn)練和測試，對本研究方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和性能評估5.比較與現(xiàn)有方法的差異和優(yōu)劣，分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果，總結(jié)并提出改進(jìn)措施四、預(yù)期成果1.完成基于固定單視點(diǎn)的目標(biāo)檢測與跟蹤技術(shù)的研究，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)相應(yīng)的算法和模型2.結(jié)合公共數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和性能評估，對本研究方法進(jìn)行比較分析3.提出改進(jìn)措施和優(yōu)化建議，以期能夠進(jìn)一步提高技術(shù)的準(zhǔn)確性和效率五、研究難點(diǎn)及解決方案1.多視角、動(dòng)態(tài)場景下目標(biāo)檢測與跟蹤的問題研究分析。通過理論分析和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，探究如何從多視角和動(dòng)態(tài)場景中提取目標(biāo)特征，進(jìn)行有效的檢測和跟蹤。2.設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)基于固定單視點(diǎn)的目標(biāo)檢測和跟蹤算法。需要開發(fā)新的目標(biāo)框生成和特征提取方法，并結(jié)合目標(biāo)區(qū)域預(yù)測和相似度匹配算法，實(shí)現(xiàn)基于固定單視點(diǎn)的目標(biāo)檢測和跟蹤技術(shù)。3.實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)集的選擇。需要選用具有代表性和真實(shí)性的公共數(shù)據(jù)集，充分對本研究方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和性能評估，驗(yàn)證算法的可行性和有效性。六、進(jìn)度安排階段|時(shí)長|任務(wù)-|-|-第一階段|2周|研究多視角、動(dòng)態(tài)場景下目標(biāo)檢測和跟蹤的問題第二階段|3周|設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)基于固定單視點(diǎn)的目標(biāo)檢測和跟蹤算法第三階段|2周|選定公共數(shù)據(jù)集，進(jìn)行數(shù)據(jù)集訓(xùn)練和測試第四階段|2周|對本研究方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和性能評估第五階段|1周|實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析和總結(jié)，并提出改進(jìn)措施和優(yōu)化建議七、參考文獻(xiàn)1.HuangJ,RathodV,SunC,etal.Speed/accuracytrade-offsformodernconvolutionalobjectdetectors[J].2017.2.YangF,LuZ,YangMH.Multi-viewvisualtrackingwithcollaborativedecisionfrommultiplecues[C]//ProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition.2014:909-916.3.ShafiqueM,ShahidK,RasheedZ,etal.SiamMask:ComplexMaskingRegionsforVisualTrackingwithSiameseNetworks[C]//ProceedingsoftheEuropeanConferenceonComputerVision(ECCV).2018:100-115.4.DanelljanM,BhatG,ShahbazKhanF,etal.ECO:EfficientConvolutionOperatorsforTracking[C]