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基于三维距离函数的视频多目标检测与跟踪研究的开题报告
一、选题背景
目前，随着计算机技术的不断进步和应用场景的不断扩展，多目标检测和跟踪技术已经成为了计算机视觉领域的研究热点。多目标检测技术的主要任务是在给定的场景中，同时检测出多个物体，并将其分类和定位。同时，要考虑遮挡、旋转、缩放等情况的影响，以实现对多目标的有效检测。多目标跟踪技术则是基于多目标检测的结果，在视频帧序列中连续追踪已检测出的目标，并识别它们的各种动态行为。
当前流行的目标检测和跟踪方法如YOLO、FasterR-CNN和MOT等，都是基于卷积神经网络（CNN）和深度学习的方法，对多目标的检测和跟踪效果较为理想。然而，这种方法对硬件性能的要求较高，检测效率较低，不适用于资源有限的场景。
为此，本文将探究一种基于三维距离函数的视频多目标检测与跟踪方法，在不影响效率的前提下，更好地完成多目标检测与跟踪任务。
二、研究内容
1.回顾和探讨探究当前多目标检测和跟踪的方法及其研究进展，分析其优点和局限性。
2.研究基于三维距离函数的多目标检测与跟踪方法的原理和实现。将三维距离函数应用于目标检测和跟踪过程中，以提高目标检测和跟踪的精度和效率。
3.经过实验验证，对比实验结果，评估研究方法的优越性，分析三维距离函数在多目标检测与跟踪中的实际应用价值。
三、预期意义
本研究提出的基于三维距离函数的多目标检测与跟踪方法，能够在保证效率的前提下，更好地完成多目标的检测和跟踪任务。具有以下预期意义：
1.在不影响效率的情况下，提高了检测和跟踪的准确性。
2.能够适用于资源有限的场景，为无人机、智能监控等现实应用场景提供了新的解决方案。
3.对于探索多目标检测和跟踪技术的新方向和新途径，拓宽了基于距离函数的方法在计算机视觉领域的应用。
四、研究方法
本文将采用以下研究方法：
1.综合现有研究成果，深入分析多目标检测与跟踪技术的发展趋势和研究方向。
2.详细研究三维距离函数的原理和实现方法，分析其在多目标检测与跟踪中的应用价值。
3.基于三维距离函数实现多目标检测与跟踪系统的原型，定义评价指标，通过实验评估系统的准确性、效率和实用性。
五、开题计划
时间计划
1月完成开题报告和相关文献查找（包括期刊论文、会议论文和专业书籍）。
2月深入研究目标检测与跟踪的算法和最新研究动态，主要掌握三维距离函数的原理和方法。
3月-5月操作环境搭建，用Python实现基于三维距离函数的多目标检测与跟踪算法。
6月系统性能实验分析，完成实验数据处理和结果可视化工作。同时，撰写论文初稿。
7月论文修改和完善，并进行高质量排版。
八月论文提交和答辩。