復(fù)雜場景視頻圖像中運(yùn)動(dòng)物體的檢測與跟蹤的中期報(bào)告

復(fù)雜場景視頻圖像中運(yùn)動(dòng)物體的檢測與跟蹤的中期報(bào)告一、研究背景和意義復(fù)雜場景視頻圖像中的移動(dòng)物體檢測與跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的一個(gè)重要研究方向。它在很多領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用，例如視頻監(jiān)控、交通管理、智能交通、機(jī)器人導(dǎo)航等。移動(dòng)物體檢測和跟蹤涉及到計(jì)算機(jī)視覺、圖像處理、模式識別等多個(gè)學(xué)科知識，具有一定難度。因此，研究復(fù)雜場景下的移動(dòng)物體檢測與跟蹤技術(shù)，對于提高視頻監(jiān)控和智能交通系統(tǒng)的實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確性和智能化水平具有重要的意義。二、研究進(jìn)展1.移動(dòng)物體檢測目前，移動(dòng)物體檢測技術(shù)主要采用基于背景差分、基于統(tǒng)計(jì)模型、基于特征檢測和基于深度學(xué)習(xí)的方法?；诒尘安罘值姆椒ㄊ亲钤绲囊苿?dòng)物體檢測方法，它通過將當(dāng)前幀和背景幀進(jìn)行差分來提取移動(dòng)物體。但是，該方法容易受到環(huán)境光照、影子等因素的干擾，對于復(fù)雜場景下的移動(dòng)物體檢測效果不佳?；诮y(tǒng)計(jì)模型的方法則是通過對像素值建模，來判斷當(dāng)前像素是否屬于背景。該方法可以克服背景差分方法的一些問題，但仍然受到環(huán)境變化的影響，對于復(fù)雜的場景下的移動(dòng)物體檢測效果比較一般?；谔卣鳈z測的方法則是提取移動(dòng)物體特征來進(jìn)行分類識別。這種方法可以處理光照、背景復(fù)雜等各種復(fù)雜情況，但是對于遮擋、復(fù)雜動(dòng)作、尺度變化等問題比較敏感。基于深度學(xué)習(xí)的方法則是近年來發(fā)展比較快的方法。它采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征提取和分類識別。由于深度學(xué)習(xí)可以自動(dòng)學(xué)習(xí)特征表示，因此對于視角變換、光照變化、人流密集等復(fù)雜場景下的移動(dòng)物體檢測效果顯著提升。2.移動(dòng)物體跟蹤移動(dòng)物體跟蹤技術(shù)主要分為基于模型和基于特征的方法?；谀Ｐ偷姆椒▽⒛繕?biāo)的運(yùn)動(dòng)模型嵌入到跟蹤算法中，以實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)估計(jì)和目標(biāo)預(yù)測。這種方法的缺點(diǎn)是對目標(biāo)的模型擬合需要大量的先驗(yàn)知識，對場景光照、背景復(fù)雜等因素較為敏感。基于特征的方法則是利用局部像素特征或運(yùn)動(dòng)軌跡模型對目標(biāo)進(jìn)行描述和跟蹤。它可以克服基于模型方法的限制，即提高魯棒性和適應(yīng)性。三、研究重點(diǎn)本中期報(bào)告的重點(diǎn)是：設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)一種基于深度學(xué)習(xí)的移動(dòng)物體檢測和跟蹤算法，用于復(fù)雜場景下的運(yùn)動(dòng)物體檢測和跟蹤。具體來說，研究內(nèi)容包括：1.基于深度學(xué)習(xí)的特征提取算法：采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取圖像局部特征，以增強(qiáng)復(fù)雜環(huán)境下的移動(dòng)物體檢測的魯棒性和準(zhǔn)確性。2.基于深度學(xué)習(xí)的移動(dòng)物體檢測算法：利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)復(fù)雜場景下的移動(dòng)物體檢測，包括單目標(biāo)和多目標(biāo)檢測。3.基于特征和模型的移動(dòng)目標(biāo)跟蹤：采用特征點(diǎn)法和基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法實(shí)現(xiàn)移動(dòng)物體跟蹤，并研究建立目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)模型來進(jìn)行目標(biāo)運(yùn)動(dòng)預(yù)測。四、預(yù)期成果本研究的預(yù)期成果包括：1.設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一種基于深度學(xué)習(xí)的移動(dòng)物體檢測和跟蹤算法，能在復(fù)雜場景下準(zhǔn)確、魯棒地檢測和跟蹤運(yùn)動(dòng)物體。2.實(shí)現(xiàn)了基于深度學(xué)習(xí)的移動(dòng)物體檢測與跟蹤