动态场景下运动目标检测与跟踪的开题报告.docx

动态场景下运动目标检测与跟踪的开题报告
一、研究背景和意义
在计算机视觉领域中，目标检测和跟踪一直是研究的热点问题。随着智能化技术的发展和实际应用需求的不断提升，动态场景下的运动目标检测和跟踪也逐渐成为研究和应用的焦点。
在智能交通、视频监控、机器人、无人驾驶等领域，动态场景下的运动目标检测和跟踪具有广泛的应用前景。例如，在智能交通领域中，车辆、行人等运动目标的检测和跟踪对于交通控制、智能车载系统等方面具有重要的作用；在机器人领域中，动态场景下的运动目标检测和跟踪可以帮助机器人实现自主导航、目标捕捉等任务。
因此，开展动态场景下运动目标检测和跟踪的研究，具有重要的现实意义和深远的应用价值。
二、研究内容和方法
本次研究旨在探究动态场景下运动目标检测和跟踪的技术方法和算法。
具体的内容和方法如下：
1.探究动态场景下运动目标的特点及其对检测和跟踪算法的影响；
2.运用目标检测算法，对动态场景中的运动目标进行检测，并获取目标的位置、大小、方向等信息；
3.运用目标跟踪算法，基于检测结果，对目标进行跟踪，并实时更新目标的状态信息；
4.采用深度学习、机器学习等相关技术，提高运动目标的检测和跟踪精度；
5.设计并实现步骤2和步骤3中的算法，并通过多组实验验证算法的有效性和鲁棒性。
三、研究目标和预期成果
本次研究的主要目标是探究动态场景下运动目标检测和跟踪的技术方法和算法，并通过实验验证算法的有效性和鲁棒性。
预期的具体成果如下：
1.了解动态场景下运动目标的特点及其对检测和跟踪算法的影响；
2.设计并实现基于目标检测和跟踪的算法，有效地提高运动目标的检测和跟踪精度；
3.通过多组实验验证算法的有效性和鲁棒性，为实际应用提供技术支持。
四、研究计划和进度安排
本次研究的计划和进度安排如下：
第一年：
1.熟悉动态场景下运动目标检测和跟踪技术的相关理论和算法；
2.收集相关的数据集，并进行数据预处理和特征提取；
3.设计基于目标检测和跟踪的算法，并进行初步实验验证。
第二年：
1.完善算法的设计和优化，并进行多轮实验验证；
2.针对实验结果进行分析和总结；
3.编写论文并进行发表。
五、参考文献
1.Tao,R.,Chai,Y.,Cao,L.etal.Dynamicsceneobjectdetection:asurvey[J].ArtifIntellRev,2019,53:2165–2219.
2.Bertinetto,L.,Valmadre,J.,Henriques,J.etal.Fully-ConvolutionalSiameseNetworksforObjectTracking[J].ComputerVision–ECCV2016,2016:850–865.
3.Redmon,J.,Divvala,S.,Girshick,R.,etal.Youonlylookonce:Unified,real-timeobjectdetection[J].ComputerVisionandPatternRecognition(CVPR),2016.
4.Bochinski,E.,Eiselein,J.andSikora,T.TrafficsigndetectionusingSIFTfeaturesandkNN-Classification.13thInternationalIEEEConferenceonIntelligentTransportationSystems,2010.