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基于红外图像序列的运动车辆目标检测与跟踪技术研究的开题报告
一、选题背景
行车安全一直是人们关注的焦点，随着社会的发展，车辆数量增加，交通密度变大，交通事故的发生率和死亡率也逐年上升。因此，车辆目标检测及跟踪技术的研究成为了提高交通安全的重要途径之一。
红外图像技术具有不受光照影响的优势，能够识别黑暗或雾霾等低能见度环境下的目标，因此在夜视、安防、军事等领域广泛应用。而运用红外图像技术进行车辆目标检测及跟踪可以提高目标检测的精确度，从而提高车辆行驶的安全性。
本课题旨在基于红外图像序列的运动车辆目标检测及跟踪技术研究，通过将多帧红外图像进行处理和分析，提高车辆目标检测及跟踪的准确率、鲁棒性和实时性，为交通安全提供更好的保障。
二、研究内容
本课题将利用基于深度神经网络算法的红外图像处理技术，对运动车辆进行目标检测和跟踪。具体研究内容如下：
（1）红外图像运动目标检测。运用现有的目标检测算法（如YOLO、SSD等）进行红外图像目标检测。由于红外图像和可见光图像的特点不同，需要对目标检测算法进行调整和优化，以提高检测精度。
（2）红外图像运动目标跟踪。根据运动目标在不同时间段内的图像特征，采用基于深度学习的跟踪算法（如Siamese网络、SORT等）进行运动目标的跟踪。同时，本课题将研究基于环境背景的运动目标跟踪方法，提高运动目标跟踪的鲁棒性和实时性。
（3）综合分析检测结果。根据运动目标在不同时间段内的检测和跟踪结果，进行综合分析和表达，从而得出目标的矢量运动轨迹和运动状态。
三、研究意义
通过对红外图像进行目标检测和跟踪，本课题可以实现在夜间、雾霾等低能见度环境下车辆目标的自动识别和跟踪，提高了车辆行驶的安全性。同时，本课题的研究结果还可以为交通管理、智慧交通等领域提供更有力的技术支持。
四、研究方法和技术路线
本课题的研究方法主要包括红外图像目标检测技术、运动目标跟踪技术、深度神经网络模型构建和参数优化等。技术路线如下：
（1）收集红外图像序列数据，进行预处理和标注，并构建训练集和测试集；
（2）根据红外图像特点，调整和优化现有目标检测算法，完成运动目标检测；
（3）基于深度学习算法，构建运动目标跟踪网络模型，并对模型进行优化和调整；
（4）实现运动目标跟踪，得到目标的矢量运动轨迹和运动状态；
（5）对检测和跟踪结果进行综合分析和表达，得到最终的检测和跟踪结果。
五、预期成果
（1）基于红外图像序列的运动车辆目标检测及跟踪技术研究；
（2）针对红外图像目标检测和跟踪算法进行优化和调整的实践经验和方案；
（3）一套可行的基于红外图像的运动车辆目标检测和跟踪系统。
六、研究难点
（1）红外图像的预处理和特征提取方法的选择和优化；
（2）如何在红外图像中准确识别和跟踪目标，提高检测和跟踪算法的准确率和实时性；
（3）运动目标的运动状态确定方法，如何确定运动目标的速度、方向和加速度等参数。
七、论文结构
本论文的结构安排如下：
第一章绪论
第二章相关技术和算法
第三章红外图像目标检测算法优化
第四章基于深度学习的运动目标跟踪算法研究
第五章红外图像运动目标检测及跟踪系统的设计与实现
第六章实验结果与分析
第七章结论与展望
参考文献