图像序列中人体运动的检测和跟踪的任务书.docx

图像序列中人体运动的检测和跟踪的任务书
任务要求：
设计一个系统来检测和跟踪人体的运动，即给定一个视频序列，系统需要能够自动检测并跟踪视频中出现的人体运动，同时提取出关键信息以供后续分析和处理。具体要求如下：
1.对视频序列中的每一帧图像做目标检测，找出其中的人体运动目标。
2.对检测出来的人体运动目标进行跟踪，保证在不同帧之间目标的连续性。
3.提取出跟踪目标的运动轨迹，并作为后续分析的基础。
4.实现人体姿态估计，即对跟踪目标在不同帧中的姿态进行跟踪和预测。
5.实现对跟踪目标的属性分析，如性别、年龄、表情等。
6.实现对跟踪目标的行为分析，如站立、行走、奔跑等。
7.实现对跟踪目标的目标追踪，即预测目标的前进方向，保证跟踪目标始终在视野中。
8.在实现以上功能的同时，考虑系统的实时性和鲁棒性，确保系统能够在复杂背景下准确地检测和跟踪目标。
9.最后，设计一个简单的用户界面，供用户观看视频和结果展示。
参考方法：
1.应用深度学习中的卷积神经网络（CNN）来进行目标检测和跟踪，如使用FasterR-CNN、YOLO等方法。
2.使用Kalman滤波器等传统算法来实现目标跟踪，保证目标在不同帧之间的连续性。
3.对跟踪目标的姿态估计和属性分析，可以使用基于深度学习的方法，如OpenPose、FacialLandmarkDetection等。
4.对跟踪目标的行为分析，可以使用基于深度学习的方法，如ActionRecognition等。
5.目标追踪可以使用基于卡尔曼滤波器的方法或者Haar特征检测等方法，预测目标的前进方向。
6.在实现以上功能的同时，可以使用多线程、GPU加速、异步处理等技术优化系统的实时性和鲁棒性。
7.可以使用Python和OpenCV等工具库实现，并考虑使用图形界面库如PyQt或Tkinter创建用户界面。