基于視頻圖像序列的目標跟蹤方法研究的開題報告

基于視頻圖像序列的目標跟蹤方法研究的開題報告一、選題背景和意義目標跟蹤是計算機視覺領域中的一個重要研究方向，是指在給定的視頻圖像序列中，通過對目標進行建模和分析，實現(xiàn)目標在時間和空間上的連續(xù)追蹤。目標跟蹤技術在人機交互、安防監(jiān)控、智能交通等領域具有廣泛的應用前景。目前，基于視頻圖像序列的目標跟蹤方法主要包括傳統(tǒng)的基于特征點的方法和基于深度學習的方法。傳統(tǒng)的基于特征點的方法存在精度低、對光照、遮擋等環(huán)境干擾比較敏感等缺點，而基于深度學習的方法由于具有較強的自適應能力和泛化能力，已成為目標跟蹤領域的研究熱點。然而，隨著深度學習技術的發(fā)展，目前的基于深度學習的目標跟蹤算法存在著在運行過程中需要高昂的計算資源和時間成本、對訓練數(shù)據(jù)要求較高等問題。因此，研究基于視頻圖像序列的目標跟蹤方法，對于改善現(xiàn)有目標跟蹤算法的問題，提高其精度和魯棒性具有重要意義。二、研究內容和研究方法本文擬研究基于視頻圖像序列的目標跟蹤方法，旨在提高目標跟蹤算法在實際應用中的準確性和穩(wěn)定性。具體研究內容如下：1.分析目前常用的基于視頻圖像序列的目標跟蹤方法并分析其局限性。2.提出一種基于光流法和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的目標跟蹤方法，在提高跟蹤精度的同時，減少運算時間。3.實驗驗證所提出的目標跟蹤方法的有效性和可行性。本文擬采用以下研究方法：1.文獻綜述法，對目前常用的基于視頻圖像序列的目標跟蹤方法進行綜合分析。2.設計基于光流法和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的目標跟蹤方法，并實現(xiàn)算法。3.在多個數(shù)據(jù)集上對所提出的目標跟蹤方法進行實驗驗證。三、預期成果本文預期達到的成果包括：1.分析常用的基于視頻圖像序列的目標跟蹤方法并歸納出其特點和局限性。2.提出一種基于光流法和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的目標跟蹤方法，并實現(xiàn)算法。在多個數(shù)據(jù)集上進行實驗驗證，驗證算法的可行性和有效性。3.為提高基于視頻圖像序列的目標跟蹤算法的精度和魯棒性提供新的思路和方法。四、研究進展和計劃目前，已完成對傳統(tǒng)基于特征點的目標跟蹤方法和基于深度學習的目標跟蹤方法的綜合分析。接下來，將進一步地深入研究光流法和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的相關知識，并結合所提出的目標跟蹤方法進行算法的設計和實現(xiàn)。隨后，將在多個數(shù)據(jù)集上進行實驗驗證，驗證算法的可行性和有效性。最后，總結研究成果，撰寫論文。研究計劃安排如下：第一階段：2022年4月至2022年6月完成對傳統(tǒng)基于特征點的目標跟蹤方法和基于深度學習的目標跟蹤方法的綜合分析。第二階段：2022年7月至2022年9月深入研究光流法和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的相關知識，并結合所提出的目標跟蹤方法進行算法的設計和實現(xiàn)。第三階段：2022年10月至2023年3月在多個數(shù)據(jù)集上進行實驗驗證，驗證算法的可行性和有效性。第四階段：2023年4月至2023年6月撰寫論文并總結研究成果。五、參考文獻1.Wang,Y.,&Lu,H.(2018).Asurveyonvisualtracking.arXivpreprintarXiv:1802.03850.2.Zhang,Y.,&Karaman,S.(2020).Deepmulti-objecttracking:Asurvey.JournalofFieldRobotics.3.Ma,C.,Huang,J.,Yang,X.,&Yang,M.H.(2015).Hierarchicalconvolutionalfeaturesforvisualtracking.InProceedingsoftheIEEEinternationalconferenceoncomputervision(pp.3074-3082).4.Fan,H.,Ling,H.,Xu,W.,&Hu,W.(2019).SiameseCascadedRegionProposalNetworksforReal-TimeVisualTracking.InProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(pp.2522-2531).6.Wang,N.,&Yeung,D.Y.(2013).Learningadeepcompactimagereprese