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视频图象运动目标检测与跟踪方法研究的开题报告
一、选题背景及意义
在生产、交通、安防等领域，视频图像在智能系统中被广泛应用。例如，交通路口的红绿灯控制、路况监测、人员行为检测等等，都是利用视频图像技术来实现的。其中，运动目标的检测与跟踪是视频图像分析与处理的重要研究方向。通过运动目标的检测与跟踪，可以实现目标物体的自动定位、追踪，进一步帮助人们了解目标的动态变化，从而实现更为智能的视频监测系统。
二、研究目标
本文将研究视频图像运动目标检测与跟踪方法，主要目标包括：
1.建立视频图像的基本分析处理流程，实现视频数据的读取和存储。
2.探索并实现常见的目标检测算法，如HaarCascade和神经网络算法等。
3.探索并实现常见的目标跟踪算法，如MeanShift和卡尔曼滤波算法等。
4.设计实验及评价指标，对比分析各种算法的性能优劣。
5.结合实际应用场景，进一步探索优化算法的方向，并在实践中运用该方法完成实际任务。
三、研究方法
1.综合文献研究：通过查阅文献，了解目前运动目标检测与跟踪领域的研究进展。
2.算法分析及实现：选择并分析常见的运动目标检测与跟踪算法，并结合代码实现。
3.实验验证及性能评价：设计实验并制定评价指标，对比分析各种算法的性能优劣。
4.创新方法探索及创新应用实践：结合实际应用场景，探索优化算法的方向，并在实践中运用该方法完成实际任务。
四、预期结果
1.掌握视频图像的基本分析处理流程，实现了视频数据的读取和存储。
2.对运动目标检测与跟踪领域的常见算法有了更清晰的认识，并通过代码实现了部分算法，如HaarCascade和MeanShift等。
3.通过实验验证并对比分析各种算法的性能优劣，对算法的优化提出了相关建议。
4.结合实际应用场景，进一步探索创新方法，并在实践中运用该方法完成实际任务。
五、研究计划
1.第1-2个月：查阅文献，了解视频图像运动目标检测与跟踪领域的研究进展，并确定研究目标。
2.第3-4个月：实现常见运动目标检测算法，并通过实验验证性能。
3.第5-6个月：实现常见运动目标跟踪算法，并通过实验验证性能。
4.第7-8个月：结合实际应用场景，探索创新方法，并在实践中运用该方法完成实际任务。
5.第9-10个月：对实验结果进行分析总结，对优化算法提出建议。
6.第11-12个月：完成论文撰写及答辩等相关工作。
六、参考文献
1.ViolaP,JonesM.Rapidobjectdetectionusingaboostedcascadeofsimplefeatures[C].Proceedingsofthe2001IEEEComputerSocietyConferenceonComputerVisionandPatternRecognition,2001.
2.ComaniciuD,RameshV,MeerP.Kernel-basedobjecttracking[J].IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,2003,25(5):564-577.
3.BradskiG.Realtimefaceandobjecttrackingasacomponentofaperceptualuserinterface[C].ProceedingsoftheFourthIEEEWorkshoponApplicationsofComputerVision,1998.
4.KalmanRE.Anewapproachtolinearfilteringandpredictionproblems[J].JournalofBasicEngineering,1960,82(1):35-45.
5.张一鸣.基于卡尔曼滤波的目标跟踪算法研究[D].清华大学,2010.
6.丁若义,谢甫.基于opencv的目标检测与跟踪[J].计算机系统应用,2014(07):165-169.