智能視頻監(jiān)控中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測與跟蹤算法的研究的中期報(bào)告

智能視頻監(jiān)控中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測與跟蹤算法的研究的中期報(bào)告一、研究背景與意義隨著智能安防技術(shù)的發(fā)展，視頻監(jiān)控技術(shù)越來越普及。視頻監(jiān)控技術(shù)通過在監(jiān)控區(qū)域內(nèi)安裝攝像頭并實(shí)時(shí)采集攝像頭畫面，通過視頻處理技術(shù)提取出目標(biāo)物體，實(shí)現(xiàn)對監(jiān)控區(qū)域內(nèi)的目標(biāo)物體進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和定位追蹤。而在視頻處理過程中，針對動(dòng)態(tài)場景的目標(biāo)跟蹤算法是智能視頻監(jiān)控中的核心問題之一。動(dòng)態(tài)場景下的目標(biāo)跟蹤是指在移動(dòng)狀態(tài)下的圖像序列中，根據(jù)前一幀或若干幀中已經(jīng)確定的目標(biāo)位置和形狀信息，在當(dāng)前幀中對目標(biāo)進(jìn)行定位和跟蹤的過程。其目的是實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)的連續(xù)跟蹤，解決視頻監(jiān)控中對移動(dòng)目標(biāo)的追蹤問題。因此，對于移動(dòng)目標(biāo)跟蹤的研究具有重要的理論研究和現(xiàn)實(shí)應(yīng)用意義。二、研究內(nèi)容本文研究的主要內(nèi)容是運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測與跟蹤算法在智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中的應(yīng)用。具體研究內(nèi)容包括：1.對目前主流的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測與跟蹤算法進(jìn)行調(diào)研和總結(jié)。2.設(shè)計(jì)一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測模型，用于實(shí)現(xiàn)對視頻監(jiān)控中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測和定位。3.研究一種基于Kalman濾波算法的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤方法，以實(shí)現(xiàn)對檢測到的目標(biāo)進(jìn)行連續(xù)跟蹤。4.結(jié)合實(shí)際應(yīng)用場景，對以上研究結(jié)果進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和效果評估。三、研究方法1.了解和總結(jié)當(dāng)前主流的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測與跟蹤算法。分析各種算法的優(yōu)劣以及適用場景，為后續(xù)研究提供理論依據(jù)。2.設(shè)計(jì)一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型，利用圖像樣本數(shù)據(jù)對其進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化，提取出特定場景下的目標(biāo)物體特征。該模型基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）構(gòu)建，以實(shí)現(xiàn)對視頻監(jiān)控圖像和視頻流中的目標(biāo)進(jìn)行檢測和定位。3.研究Kalman濾波算法，在視頻處理中實(shí)現(xiàn)對檢測到的目標(biāo)的連續(xù)跟蹤。該算法以目標(biāo)物體的當(dāng)前狀態(tài)和檢測結(jié)果為基礎(chǔ)，結(jié)合預(yù)測模型對目標(biāo)狀態(tài)進(jìn)行修正和優(yōu)化。4.利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)集和實(shí)際監(jiān)控場景中的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，對模型的檢測結(jié)果和跟蹤效果進(jìn)行評估。優(yōu)化和改進(jìn)算法以提高系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性、準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。四、研究預(yù)期成果1.調(diào)研和總結(jié)當(dāng)前主流的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測與跟蹤算法，對不同算法的適用場景和性能進(jìn)行分析。2.設(shè)計(jì)一個(gè)基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測模型，實(shí)現(xiàn)對視頻監(jiān)控中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測和定位。3.研究Kalman濾波算法，以實(shí)現(xiàn)對檢測到的目標(biāo)進(jìn)行連續(xù)跟蹤。4.通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和效果評估，對系統(tǒng)的性能進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)，提高系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性、準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。五、參考文獻(xiàn)[1]李潤秀,何玉龍,鄭致遠(yuǎn),等.基于感性質(zhì)心和徑積變化的非目標(biāo)跟蹤器[J].電子學(xué)報(bào),2014,42(S2):140-144.[2]MaT,LiuH,SunZ,etal.Asurveyofdeeplearning-basedobjectdetection[J].arXivpreprintarXiv:1907.09408,2019.[3]YangH,QiP,LiY,etal.ResearchonobjecttrackingalgorithmbasedonimprovedKalmanfiltermodel[J].JournalofPhysics:ConferenceSeries,2019,1181(1):012005.[4]ZhangW,LinQ,LiQ.Asurveyonvisualtracking:Advancesandchallenges[J].Neurocomputing,2018,312:177-192.[5]HeZ,HuangC,LvW,etal.Objectdetection