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基于PTZ镜头的主动目标跟踪的中期报告
本项目旨在实现基于PTZ（云台旋转及变焦）镜头的主动目标跟踪，其中的主动指的是在目标跟踪的过程中，通过PTZ的控制来自适应地调整视角、焦距等参数，从而更好地跟踪目标。
目前已完成的工作：
1.数据集的准备：利用现有的目标跟踪数据集（如OTB）中的部分数据，筛选出符合条件的视频序列，剔除掉存在目标遮挡、背景复杂等因素的序列，最终得到40个可以用于本项目的序列。
2.模型的选择和训练：基于现有的目标跟踪算法，我们选择了两种常用的算法MFNet和SiamRPN++，并对它们进行了调参和训练，以取得更好的跟踪效果。
3.PTZ算法的探索：我们实现了两种PTZ控制算法，分别是PID控制和基于深度学习的决策网络控制。其中，基于深度学习的控制算法使用了经典的CNN网络结构，并进行了适当的改进。
目前的结果和存在的问题：
1.目标跟踪的准确度已经得到了较大提升，但PTZ控制算法的效果需要进一步优化。
2.对于视场范围大的PTZ镜头，跟踪目标时存在困难，需要借助更先进的控制算法来解决。
3.目前只在有标注数据集上进行了验证，需要将算法应用到实际环境中进行测试和评估。
未来的工作方向：
1.进一步优化PTZ控制算法，提高目标跟踪的效果。
2.探索更高级的PTZ控制算法，例如强化学习等。
3.设计系统模块，将算法整合进真实的PTZ镜头系统中，进行实际应用和测试。