动态场景中运动目标跟踪算法研究与实现的开题报告.docx

动态场景中运动目标跟踪算法研究与实现的开题报告一、选题背景目标跟踪是计算机视觉和机器视觉领域的经典问题之一。针对不同的场景和应用需求，目标跟踪算法也有很多种。在动态场景中，目标在运动，光照条件变化大，背景也可能随时发生变化，这就对目标跟踪算法提出了更高的要求。因此，本课题选择动态场景中运动目标跟踪算法研究与实现为研究内容。二、研究内容本课题将从以下几个方面展开研究：1.对动态场景中目标跟踪算法进行调研和比较，包括传统计算机视觉方法和深度学习方法。2.基于深度学习算法，结合神经网络模型与光流模型，提出一种可用于动态场景目标跟踪的新算法。3.对所提出的目标跟踪算法进行实现和测试，评估其在动态场景下的性能表现。三、研究意义1.提高计算机视觉领域对于动态场景中目标跟踪算法的研究与发展。2.深入探究深度学习算法在目标跟踪中的应用，为深度学习算法在跟踪领域的发展注入新的活力。3.实现高性能的目标跟踪算法，为实际应用提供可靠的技术支持。四、研究方法和步骤1.调研和比较动态场景中目标跟踪算法。对已有的目标跟踪算法进行调研和比较，包括传统计算机视觉方法和深度学习方法，选择出适用于动态场景的算法。2.探究深度学习算法在目标跟踪中的应用。在已有的深度学习算法的基础上，结合神经网络模型与光流模型，提出适用于动态场景的新算法。3.实现所提出的目标跟踪算法。使用Python语言实现所提出的目标跟踪算法，基于现有数据集进行测试实验。4.评估算法性能。通过模拟实验和实际应用，评估所提出算法在动态场景下的目标跟踪性能。五、预期结果和成果1.深入研究并比较动态场景中目标跟踪算法。2.提出一种适用于动态场景的新目标跟踪算法，性能优秀。3.实现和测试所提出的算法，得到可运行的代码。4.发表学术论文，参加相关学术活动。六、可行性分析1.英文文献获取渠道充分。现有的学术数据库和论文检索工具，例如GoogleScholar、IEEEXploreDigitalLibrary等，可以便捷地获得国内外的相关文献资源，这为研究提供了必要的资料。2.深度学习应用范围广泛。当前深度学习技术的应用不断扩大，具有较强的实用性和发展前景，因此所提出的基于深度学习的目标跟踪算法在实际应用中很有潜力。3.开源工具框架强大。Python和深度学习框架Keras、TensorFlow和PyTorch等已经成为广泛使用的开发工具。在此基础上，本项目需要实现的算法可行性较高。综上，本课题提出的动态场景中运动目标跟踪算法研究与实现具有一定的可行性，能够实现预期的研究目标。