復(fù)雜背景下運動目標(biāo)檢測與跟蹤方法的研究的開題報告

復(fù)雜背景下運動目標(biāo)檢測與跟蹤方法的研究的開題報告一、選題背景隨著計算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展和人們生活需求的不斷提高，運動目標(biāo)檢測和跟蹤技術(shù)已經(jīng)成為計算機(jī)視覺領(lǐng)域研究的熱點和難點問題之一。運用運動目標(biāo)檢測和跟蹤技術(shù)可以在實現(xiàn)智能交通、安防監(jiān)控、醫(yī)學(xué)影像分析、機(jī)器人控制、自動駕駛等領(lǐng)域中取得廣泛應(yīng)用。但是，當(dāng)前國內(nèi)外的運動目標(biāo)檢測和跟蹤研究主要集中于場景簡單、背景清晰的圖像或視頻中，面對復(fù)雜的背景及動態(tài)環(huán)境的任務(wù)，其檢測和跟蹤效果仍然不夠理想。因此，針對復(fù)雜背景下運動目標(biāo)檢測和跟蹤的問題進(jìn)行深入研究，對于完善相關(guān)技術(shù)在實際場景中的應(yīng)用具有重要意義。二、研究目的與意義本研究旨在探索一種基于深度學(xué)習(xí)的復(fù)雜背景下的運動目標(biāo)檢測和跟蹤方法，通過對傳統(tǒng)檢測和跟蹤算法的缺陷進(jìn)行分析，提出一種結(jié)合深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型的運動目標(biāo)檢測和跟蹤策略，并在一定數(shù)量復(fù)雜背景下的圖像或視頻數(shù)據(jù)集中進(jìn)行驗證實驗。三、研究內(nèi)容與方法本研究將主要圍繞以下三個方面展開：1.分析傳統(tǒng)運動目標(biāo)檢測和跟蹤算法的局限性，針對不同場景下的變化，深入探索利用深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行運動目標(biāo)檢測和跟蹤的解決方案。2.借鑒目前主流的深度學(xué)習(xí)算法，結(jié)合復(fù)雜背景下運動目標(biāo)檢測和跟蹤的實際需求和特點，建立相應(yīng)的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型，并訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行模型優(yōu)化。3.在復(fù)雜的背景下進(jìn)行測試驗證，并比較不同算法的性能和效果，從而驗證本文提出的運動目標(biāo)檢測和跟蹤方法在復(fù)雜背景環(huán)境中的可行性和有效性。四、研究預(yù)期結(jié)果通過本研究，我們預(yù)計可以得出以下研究成果：1.分析不同場景下運動目標(biāo)檢測和跟蹤算法的優(yōu)缺點，尋找合適的解決方案。2.分析復(fù)雜背景環(huán)境下的運動目標(biāo)檢測和跟蹤的特點，建立全新的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型。3.在大量真實場景下進(jìn)行測試與驗證實驗，評估算法的準(zhǔn)確率、魯棒性和實際效果。五、研究進(jìn)度安排本研究預(yù)計于2022年9月開始，2023年6月完成。主要進(jìn)度安排如下：1.第一階段（2022年9月-2023年1月）：文獻(xiàn)研究、數(shù)據(jù)收集、問題分析、方案設(shè)計。2.第二階段（2023年1月-2023年4月）：運動目標(biāo)檢測和跟蹤算法的設(shè)計、網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練優(yōu)化、代碼實現(xiàn)。3.第三階段（2023年4月-2023年6月）：運動目標(biāo)檢測和跟蹤算法的測試驗證、數(shù)據(jù)分析與比較、論文撰寫等。六、參考文獻(xiàn)[1]YuanJ,LiangZ,DuS.Anewmethodforobjecttrackingundercomplexbackground[J].JournalofComputerApplications,2018,38(1):14-18.[2]LiuS,HeX,XieY,etal.DeepLearning-BasedMultipleObjectTracking:AReview[J].IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems,2021,22(4):2077-2092.[3]BosnjakI,Tabakovi?M,SmakaA,etal.ObjectDetectionandTrackingUsingDeepLearningandKalmanFilter[J].Symmetry,2021,13(7):1284.[4]NamWS,ChoiJH,LeeSY.Real-