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基于全景视觉的运动目标检测与跟踪方法研究的开题报告
一、选题背景
随着交通事故的增多和道路交通拥堵的日益严重，智能驾驶技术逐渐成为关注的焦点。而在实现自动驾驶过程中，实时检测和跟踪道路上行驶的物体成为了至关重要的任务。传统的物体检测和跟踪方法基于视频数据进行分析，但监控范围有限，不能同时监控所有角度。而全景视觉则可以提供更广阔的监控范围和更精确的数据处理。因此，基于全景视觉的运动目标检测与跟踪方法研究具有重要意义。
二、研究意义
基于全景视觉的运动目标检测与跟踪方法研究可以在实现自动驾驶、道路监控等领域中发挥重要作用。该方法可以利用全景相机获取全方位图像，并通过数据处理和分析实现更加精确和全面的目标检测和跟踪，提高道路交通监控的效率和精度。同时，与传统的摄像头监控系统相比，全景视觉具有更广泛的适用范围，既可以用于室外道路监控，也可以用于室内安防监控。
三、研究目标和内容
1.研究基于全景视觉的目标检测和跟踪算法，并实现系统原型。
2.探究不同场景下算法的适用性和性能表现。
3.针对目前全景相机在角度、分辨率和帧率等方面存在的问题，研究优化策略，提高系统性能。
四、研究方法和技术路线
1.分析全景视觉技术的原理和特点，探究全景相机在目标检测和跟踪中的应用方式。
2.研究目标检测和跟踪算法，探究不同算法在全景视觉中的适用性和性能表现。
3.基于Python编程语言，使用开源的计算机视觉库OpenCV进行全景图像的预处理、特征提取和模型训练。
4.实现全景视觉的目标检测和跟踪系统原型，并利用实验数据对系统性能进行评估和分析。
五、预期成果
1.基于全景视觉的运动目标检测与跟踪方法研究论文。
2.全景视觉的目标检测和跟踪系统原型，具有实用性和技术可行性。
3.提出针对全景相机在角度、分辨率和帧率等方面的优化策略，提高系统性能。
六、研究进度安排
第一年：
1.研究全景视觉技术的原理和特点。
2.分析基于全景视觉的目标检测和跟踪算法，并选择适合的算法。
3.学习Python编程语言和OpenCV计算机视觉库。
第二年：
1.利用实验数据对算法和系统进行优化和测试。
2.设计并实现全景视觉的目标检测和跟踪系统原型。
第三年：
1.论文撰写和论文答辩。
2.对全景相机在角度、分辨率和帧率等方面进行优化研究。
七、参考文献
1.Luo,Maoguo&Wang,Xuebing&Liu,Yin&Fang,Jiancheng.(2018).ASupervisedPedestrianDetectionin360-DegreeImagesBasedonGlobalandLocalInformation.
2.BoWu,XiaohuiLiang,QingjieZhao,XiaohongZhang.(2017).360DegreeViewVisionTargetTrackingAlgorithmBasedonAdaptiveBackgroundReconstructionforVideoSurveillance.
3.XiaoyanSha,JunyuDong,ZhenguoYang.(2019).AnewtargettrackingalgorithmbasedonomnidirectionalcircuitmodelwithhiddenMarkov.
4.JianZhang,JikangWei,JipingYuan.(2018).APostureRecognitionMethodofGardenTreesBasedonPanoramicVision.