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基于计算机视觉的运动目标跟踪算法研究的开题报告
一、研究背景及意义
随着计算机视觉领域的发展，运动目标跟踪技术应用越来越广泛，例如智能监控、自动驾驶、机器人等领域。运动目标跟踪技术指的是针对不同场景中的运动目标，通过计算机视觉技术实现对目标运动轨迹的实时跟踪，是计算机视觉领域中的重点研究方向之一。
运动目标跟踪的研究挑战包括目标形状、外观、尺度、方向等的变化、光照、阴影、遮挡等环境因素的影响，以及运动目标与背景的颜色、纹理类似等问题。如何有效地解决这些挑战，实现准确、鲁棒的运动目标跟踪，是该领域的研究热点和难点问题。
二、研究内容及方法
本课题旨在探究基于计算机视觉的运动目标跟踪技术，主要研究内容及方法包括：
（1）目标检测与跟踪模型研究：针对不同场景下的目标检测与跟踪问题，探究基于神经网络及深度学习的目标跟踪模型设计与优化，以提高跟踪准确率及鲁棒性。
（2）目标特征提取与匹配算法研究：结合目标的几何、纹理特征与运动特征等方面的信息，探究多种目标特征提取与匹配算法，以提高运动目标的稳定性、鲁棒性和跟踪效果。
（3）运动目标跟踪评价方法研究：针对不同场景下的运动目标跟踪问题，研究相应的跟踪评价方法，并设计实验系统，定量分析不同方法的优劣及可行性。
三、预期研究成果
本课题的预期研究成果包括：
（1）对目标跟踪技术的研究现状及发展趋势进行系统分析和综述，为相关领域研究提供参考。
（2）设计并实现高效、准确的运动目标跟踪算法，具有较好的实用性和推广价值。
（3）设计并开展一定规模的实验，对所研究的算法进行精度测试及分析，验证算法的有效性和可行性。
四、可行性分析
本课题的研究内容涉及多种计算机视觉算法和技术，涉及对象定位、轨迹预测、目标跟踪等领域，且研究方法具有很大的可重复性，具备一定的实用性和推广性。
同时，本课题针对不同场景下的运动目标跟踪问题，通过探究多种算法和特征提取方法，可在一定程度上解决目标跟踪中的各种挑战，对实现准确、鲁棒的运动目标跟踪具有重要意义。
五、进展计划
本课题的进展计划如下：
（1）第一年：完成运动目标跟踪技术的文献调研和相关算法的学习；设计并实现基于神经网络与深度学习的目标检测与跟踪模型。
（2）第二年：设计并实现目标特征提取和匹配算法，并进行实验效果评估；探究跨场景目标跟踪算法及其性能优化。
（3）第三年：进行实验评估，分析比较方法的优劣及可行性；撰写相关研究论文，参加学术会议。
六、参考文献
1.张峰,许洪斌.基于深度学习目标检测与跟踪技术综述[J].信息通信,2019(01):18-24.
2.Yang,W.,&Zhang,X.(2020).DeepLearningAdvancesonObjectTracking—ASurvey.JournalofVisualCommunicationandImageRepresentation,72,102012.
3.郑昊,钟茂波,龙明盛.基于深度学习的运动目标跟踪综述[J].中国科学院院刊,2020,35(8):900-908.
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