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视频监控系统中的多目标检测与跟踪技术研究的开题报告
一、研究背景和意义
随着社会的快速发展和科技的飞速进步，视频监控技术得到了广泛的应用，已经成为现代化城市不可或缺的部分。然而，传统的视频监控系统往往只是简单地记录下画面，而无法对这些画面中的行为、事件等进行有效的分析和处理。在大规模的视频监控系统中，需要使用先进的多目标检测与跟踪技术来实现目标的自动检测和跟踪，以提高视频监控系统的整体效率和智能化水平。
多目标检测与跟踪技术是当前热门的研究领域之一，其应用范围涵盖了物体识别、行为分析、交通监控等众多领域。通过对视频监控画面进行多目标检测与跟踪，可以快速准确地识别出监控区域内的目标，实现对目标的跟踪、计数、定位等功能，为人员防范、事件调查等提供重要的技术支持。
二、研究内容和研究方案
本次研究旨在探究视频监控系统中的多目标检测与跟踪技术，提出一种高效、准确的多目标检测与跟踪算法，以应对视频监控系统中目标多、运动复杂等特点，实现对视频监控画面中目标的智能化识别、跟踪和计数等功能。
具体研究内容和方案如下：
1.研究多目标检测算法
多目标检测技术是视频监控系统中最基础的技术环节，本研究将探究常用的目标检测算法，如FasterR-CNN、YOLO等，比较它们在不同场景下的检测效果，选择适合本研究的多目标检测算法。
2.研究目标跟踪算法
目标跟踪是视频监控系统中的关键环节之一，本研究将探究常用的目标跟踪算法，如卡尔曼滤波、粒子滤波等，比较它们在不同场景下的跟踪效果，选择适合本研究的目标跟踪算法。
3.建立多目标检测与跟踪系统
基于所选定的多目标检测和跟踪算法，本研究将设计一个高效、准确的多目标检测与跟踪系统，并进行相关实验和测试，以验证其性能和效果。
三、研究的预期成果
本次研究预期达到的成果如下：
1.针对视频监控系统中目标检测和跟踪的需求，提出一种高效、准确的多目标检测与跟踪算法。
2.实现多目标检测和跟踪算法的程序代码，建立一个可以实际运行的多目标检测与跟踪系统。
3.进行系统的性能测试和验证，探究算法在不同场景下的适用性和优劣。
四、研究进度计划
本次研究的进度计划如下：
1.文献调研和算法学习（2周）
2.多目标检测算法选择与优化（2周）
3.目标跟踪算法选择与优化（2周）
4.系统框架设计与程序编写（4周）
5.系统测试与性能评估（2周）
6.论文撰写与答辩（4周）
五、参考文献
1.RenS,HeK,GirshickR,etal.FasterR-CNN:Towardsreal-timeobjectdetectionwithregionproposalnetworks[J].IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,2017,39(6):1137-1149.
2.RedmonJ,FarhadiA.YOLOv3:AnIncrementalImprovement[J].arXivpreprintarXiv:1804.02767,2018.
3.肖鹏,孙博文.基于深度学习的多目标跟踪算法研究[J].计算机科学,2019,46(2):123-127.
4.张鹏程,王艳玲.基于特征集成的多目标跟踪算法[J].传感器与微系统,2019,38(3):15-18.
5.KaifengSong,JianlongFu,TaoQin,etal.JointDetectionandIdentificationFeatureLearningforPersonSearch[J].arXivpreprintarXiv:1604.01850,2016.