基于深度学习的动态场景人群目标跟踪方法研究的开题报告.docx

基于深度学习的动态场景人群目标跟踪方法研究的开题报告
一、研究背景与意义
目标跟踪是计算机视觉领域中的一个经典问题，指在动态场景中对人群目标进行实时、准确的跟踪。目标跟踪的实际应用非常广泛，包括视频监控、自动驾驶、智能安防等领域。然而，现有的目标跟踪方法在处理复杂的场景、多目标跟踪和遮挡等问题时仍存在很大的挑战。
目前，基于深度学习的目标跟踪方法已经在该领域取得了很大的进展。深度学习模型能够利用大量的数据进行训练，可以自动的学习特征，能够应对复杂的场景和形态变化。因此，基于深度学习的目标跟踪方法被广泛应用于实际场景中。当前，又以工业界和学术界研究中心的高精确度要求为出发点，进行了更为深入的研究。
二、研究目标和内容
本文提出一种基于深度学习的动态场景人群目标跟踪方法，旨在提高现有目标跟踪方法的鲁棒性和准确度。具体的，主要研究内容如下：
1.提出一种基于卷积神经网络（CNN）的特征提取方法，结合光流和外观信息，对目标在时间和空间中的运动信息进行捕捉，从而提高目标的跟踪准确度和稳定性。
2.设计一种基于孪生网络（SiameseNetwork）的跟踪模型，能够学习一种目标的视觉特征表示，对于物体形变、遮挡、光照变化等情况有较好的容错能力。
3.结合多目标跟踪技术，通过建模目标之间的关系，对于在拥挤场景中的多目标跟踪有更好的鲁棒性。
三、研究方法和技术路线
本研究的主要技术路线如下：
1.深度学习模型构建：利用已有的对象检测技术，先进行对象检测，提取初始目标区域，再使用基于卷积神经网络的特征提取和跟踪模型，进行寻找目标并进行追踪。
2.输入数据处理：由于训练数据较多，需先进行数据预处理，包括对数据进行剪裁、标注、格式转换等处理，同时，需要利用大量的图像数据进行深度学习网络模型的预训练。
3.网络模型训练：使用提前准备好的训练数据集，进行CNN模型的训练，对轮廓以及光照变化等情况进行建模，建立Siamese网络进行跟踪。
4.目标跟踪：根据训练好的模型，提取当前帧图像中的目标区域，再寻找一张相似的模板，使用Siamese网络进行相似度计算，选择相似度最高的模板进行目标跟踪。
5.多目标跟踪：利用多目标跟踪算法，将跟踪到的目标进行关联，并选定最佳的跟踪结果。
四、研究预期结果
本研究的预期结果包括以下几个方面：
1.建立了一种基于深度学习的动态场景人群目标跟踪方法，该方法具有较好的鲁棒性和准确度。
2.实现了目标跟踪的良好效果，在测试集上的准确度和论文选用的对比论文相比有较明显的提高。
3.结合了多目标跟踪技术，具有较好的适应能力和泛化能力，可以应用于实际场景中。
五、研究进展情况
目前，团队已经完成了基于深度学习的特征提取和跟踪模型的搭建，初步实现了目标跟踪的功能。接下来，将继续进行模型的优化和性能测试，以及精细化的目标追踪实验。
商业化方面，团队正同步探索目标跟踪在工业界和智能安防领域的应用，以实现在实际生产实践过程中的落地运用。同时，还将在开源数据集和通用软件平台等方面，分享并推广相关成果和方法，以促进行业技术进步和智能应用的发展。