基于計算機視覺的運動目標(biāo)跟蹤算法研究的開題報告

基于計算機視覺的運動目標(biāo)跟蹤算法研究的開題報告一、研究背景及意義隨著計算機視覺領(lǐng)域的發(fā)展，運動目標(biāo)跟蹤技術(shù)應(yīng)用越來越廣泛，例如智能監(jiān)控、自動駕駛、機器人等領(lǐng)域。運動目標(biāo)跟蹤技術(shù)指的是針對不同場景中的運動目標(biāo)，通過計算機視覺技術(shù)實現(xiàn)對目標(biāo)運動軌跡的實時跟蹤，是計算機視覺領(lǐng)域中的重點研究方向之一。運動目標(biāo)跟蹤的研究挑戰(zhàn)包括目標(biāo)形狀、外觀、尺度、方向等的變化、光照、陰影、遮擋等環(huán)境因素的影響，以及運動目標(biāo)與背景的顏色、紋理類似等問題。如何有效地解決這些挑戰(zhàn)，實現(xiàn)準(zhǔn)確、魯棒的運動目標(biāo)跟蹤，是該領(lǐng)域的研究熱點和難點問題。二、研究內(nèi)容及方法本課題旨在探究基于計算機視覺的運動目標(biāo)跟蹤技術(shù)，主要研究內(nèi)容及方法包括：（1）目標(biāo)檢測與跟蹤模型研究：針對不同場景下的目標(biāo)檢測與跟蹤問題，探究基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)跟蹤模型設(shè)計與優(yōu)化，以提高跟蹤準(zhǔn)確率及魯棒性。（2）目標(biāo)特征提取與匹配算法研究：結(jié)合目標(biāo)的幾何、紋理特征與運動特征等方面的信息，探究多種目標(biāo)特征提取與匹配算法，以提高運動目標(biāo)的穩(wěn)定性、魯棒性和跟蹤效果。（3）運動目標(biāo)跟蹤評價方法研究：針對不同場景下的運動目標(biāo)跟蹤問題，研究相應(yīng)的跟蹤評價方法，并設(shè)計實驗系統(tǒng)，定量分析不同方法的優(yōu)劣及可行性。三、預(yù)期研究成果本課題的預(yù)期研究成果包括：（1）對目標(biāo)跟蹤技術(shù)的研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢進行系統(tǒng)分析和綜述，為相關(guān)領(lǐng)域研究提供參考。（2）設(shè)計并實現(xiàn)高效、準(zhǔn)確的運動目標(biāo)跟蹤算法，具有較好的實用性和推廣價值。（3）設(shè)計并開展一定規(guī)模的實驗，對所研究的算法進行精度測試及分析，驗證算法的有效性和可行性。四、可行性分析本課題的研究內(nèi)容涉及多種計算機視覺算法和技術(shù)，涉及對象定位、軌跡預(yù)測、目標(biāo)跟蹤等領(lǐng)域，且研究方法具有很大的可重復(fù)性，具備一定的實用性和推廣性。同時，本課題針對不同場景下的運動目標(biāo)跟蹤問題，通過探究多種算法和特征提取方法，可在一定程度上解決目標(biāo)跟蹤中的各種挑戰(zhàn)，對實現(xiàn)準(zhǔn)確、魯棒的運動目標(biāo)跟蹤具有重要意義。五、進展計劃本課題的進展計劃如下：（1）第一年：完成運動目標(biāo)跟蹤技術(shù)的文獻調(diào)研和相關(guān)算法的學(xué)習(xí)；設(shè)計并實現(xiàn)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測與跟蹤模型。（2）第二年：設(shè)計并實現(xiàn)目標(biāo)特征提取和匹配算法，并進行實驗效果評估；探究跨場景目標(biāo)跟蹤算法及其性能優(yōu)化。（3）第三年：進行實驗評估，分析比較方法的優(yōu)劣及可行性；撰寫相關(guān)研究論文，參加學(xué)術(shù)會議。六、參考文獻1.張峰,許洪斌.基于深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測與跟蹤技術(shù)綜述[J].信息通信,2019(01):18-24.2.Yang,W.,&Zhang,X.(2020).DeepLearningAdvancesonObjectTracking—ASurvey.JournalofVisualCommunicationandImageRepresentation,72,102012.3.鄭昊,鐘茂波,龍明盛.基于深度學(xué)習(xí)的運動目標(biāo)跟蹤綜述[J].中國科學(xué)院院刊,2020,35(8):900-908.4.Chen,C.,Xu,X.,Zhang,Z.,Li,T.,&Li,H.(2018).Discriminativecorrelationfilterwithchannelreliabilityforvisualtracking.IEEETransactionsonImageProcessing,28(1),348-361.5.Galoogahi,H.K.,Fagg,A.,Huang,C.,&Ramanan,D.(2017).Needforspeed:Abenchmarkforhigherframerateobjecttracking.In