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动态场景下运动目标检测与跟踪的中期报告
本文将介绍动态场景下运动目标检测与跟踪的中期报告，包括问题定义、相关研究、实验设计等。
1.问题定义
动态场景下的运动目标检测与跟踪是计算机视觉领域的一个重要问题，应用广泛，如智能交通、视频监控等。其核心任务是在动态环境中准确地检测和追踪移动的目标，实现对目标的跟踪和分析。
2.相关研究
目前，运动目标检测与跟踪研究已经比较成熟，主要方法包括基于深度学习的方法和传统的机器学习方法。深度学习方法如YOLO、FasterR-CNN等运动目标检测框架在准确性和检测速度方面表现出色，但相对于传统的机器学习方法，模型复杂度较高，需要大量的训练数据。传统的机器学习方法则主要包括基于特征的模板匹配和基于背景建模的方法。这些方法的优点在于模型简单、实现容易，但对于复杂的动态场景可能效果不佳。
3.实验设计
在实验中，我们将选择常见的动态场景视频作为数据来源，应用YOLO和FasterR-CNN等模型进行目标检测，并结合SORT和DeepSORT等跟踪算法实现目标跟踪。对模型的准确性、鲁棒性和运行速度进行测试，并比较不同算法的性能优缺点。
4.预期成果
我们预期能够设计和实现一个高效、准确、鲁棒的运动目标检测与跟踪系统，应用于智能交通、视频监控等场景，为实际应用提供有力支持。