基于神经网络与多特征融合的粒子滤波目标检测跟踪算法研究的开题报告.docx

基于神经网络与多特征融合的粒子滤波目标检测跟踪算法研究的开题报告
一、选题的背景及意义
在目标视觉跟踪中，粒子滤波算法具有较高的鲁棒性和鲁邦度，因此成为了目标跟踪领域的热门算法之一。粒子滤波算法以样本集合的形式，利用贝叶斯滤波的方法，对目标的状态进行估计。但是传统的粒子滤波算法在处理具有复杂动态或纹理复杂的目标时，容易出现粒子退化现象，使目标跟踪的精度和稳定性不高。
为了解决传统粒子滤波算法的缺陷，许多学者提出了基于神经网络和多特征融合的粒子滤波跟踪算法。通过引入神经网络，使算法能够自适应地选择最优的特征，从而提高了算法的跟踪精度。同时，多特征融合的方法可以有效地提取目标的不同特征，进一步提高了算法的鲁棒性和适应性。
本课题旨在研究基于神经网络和多特征融合的粒子滤波目标检测跟踪算法，旨在提高目标跟踪的精度和稳定性。该算法在工业控制、智能交通等领域有广泛应用前景。
二、研究内容及方法
（一）研究内容：
本课题的主要研究内容包括以下几个方面：
1.设计并实现基于神经网络的特征提取方法，提高算法的适应性和泛化能力。
2.设计并实现多特征融合方法，有效地提取目标的多种特征。
3.针对粒子退化现象，设计并实现基于重采样的改进算法，提高了算法的鲁棒性。
4.设计并实现基于Kalman滤波的自适应预测方法，提高了算法的跟踪准确度。
（二）研究方法：
1.选取合适的神经网络模型，对目标图像进行特征提取。
2.设计多特征融合的方法，将时间序列上的特征进行融合，提高算法的鲁棒性和适应性。
3.设计基于重采样的改进算法，解决粒子退化现象。
4.设计基于Kalman滤波的自适应预测方法，并将其与粒子滤波算法相结合，提高算法的跟踪准确度。
三、预期研究结果
本课题预期研究结果如下：
1.设计并实现基于神经网络的特征提取方法，提高算法的适应性和泛化能力。
2.设计并实现多特征融合方法，有效地提取目标的多种特征。
3.设计并实现基于重采样的改进算法，提高了算法的鲁棒性。
4.设计并实现基于Kalman滤波的自适应预测方法，提高了算法的跟踪准确度。
四、拟定的研究计划
时间节点|研究内容
--|--
2021.06-2021.08|1.阅读相关文献，调研相关技术；
2021.09-2021.11|2.确定神经网络模型，实现特征提取方法；
2021.12-2022.02|3.设计并实现多特征融合方法；
2022.03-2022.05|4.设计并实现基于重采样的改进算法；
2022.06-2022.08|5.设计并实现基于Kalman滤波的自适应预测方法；
2022.09-2022.12|6.进行实验验证，撰写论文并完成毕业设计。