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动态场景下运动目标检测的研究的中期报告
本研究的目的是针对动态场景下的运动目标检测进行深入探究，以提高目标检测的精确度和鲁棒性。本中期报告主要介绍研究进展，包括已完成的工作和下一步的计划。
已完成的工作：
1.数据采集和标注：采集了动态场景下的运动目标视频，并对其中的目标进行标注，为后续的算法研究提供了数据基础。
2.基于深度学习的目标检测算法研究：探究了在动态场景下的运动目标检测中，基于深度学习的常用算法，包括FasterR-CNN、YOLO等，并进行了实验验证。结果表明，这些算法在一定程度上可以探测到运动目标，但存在误检和漏检等问题。
3.基于多目标跟踪的目标检测算法研究：针对深度学习算法的局限性，进一步探索基于多目标跟踪的目标检测方法。实验结果显示，该方法在一定程度上可以提高目标检测的精确度和鲁棒性。
下一步的计划：
1.针对目标检测算法存在的问题，进一步进行改进和优化，提高精确度和鲁棒性。
2.探究目标检测与目标跟踪之间的关系，进一步提高多目标跟踪算法的效果。
3.进行更加深入的实验和分析，验证算法的有效性和可靠性。