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运动目标检测与跟踪相关算法研究的中期报告
一、研究背景
近年来，随着深度学习和计算机视觉等技术的快速发展，运动目标检测与跟踪已成为计算机视觉领域的一个热门研究方向。运动目标检测与跟踪广泛应用于视频监控、自动驾驶、物流等领域，并在实际应用中取得了很好的效果。本次研究旨在探究基于深度学习的运动目标检测与跟踪算法，并实现相关的应用。
二、研究内容
1.研究运动目标检测算法，探究区域提议网络（RegionProposalNetwork，RPN）在目标检测中的应用，实现运动目标的快速准确检测。
2.研究运动目标跟踪算法，比较、分析不同的跟踪算法，包括基于相关滤波器的算法、卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）跟踪算法等，实现运动目标的连续跟踪。
3.将运动目标检测与跟踪相结合，研究基于深度学习的运动目标检测与跟踪算法，实现运动目标在不同场景中的精确快速检测和连续跟踪。
三、研究计划
1.前期调研与学习（1周）
1.1掌握相关深度学习和计算机视觉基础知识
1.2调研运动目标检测与跟踪的常见算法
2.运动目标检测算法的研究（3周）
2.1学习目标检测的基本原理和方法，了解RPN算法
2.2探究深度学习在目标检测中的应用
2.3实现运动目标检测算法
3.运动目标跟踪算法的研究（3周）
3.1学习目标跟踪的基本原理和方法，比较不同的跟踪算法
3.2研究卷积神经网络（CNN）跟踪算法
3.3实现运动目标跟踪算法
4.运动目标检测与跟踪算法研究（3周）
4.1将运动目标检测与跟踪相结合，研究深度学习算法
4.2探究目标检测与跟踪的整合与优化
4.3实现运动目标检测与跟踪算法
5.实验与结果分析（2周）
5.1收集运动目标检测与跟踪数据集
5.2实验算法性能，并进行结果分析
5.3优化算法并进一步完善
四、预期成果
1.深入掌握运动目标检测与跟踪的算法原理和应用，掌握深度学习和计算机视觉相关知识。
2.实现基于深度学习的运动目标检测与跟踪算法，并取得良好的检测和跟踪效果。
3.在实验中，能够对算法进行分析，优化算法，并进一步完善。
4.有机会将所学的知识应用到实际项目中，拓宽自己的实践能力和实战水平。
五、参考文献
[1]Girshick,R.,Donahue,J.,Darrell,T.,&Malik,J.(2014).Richfeaturehierarchiesforaccurateobjectdetectionandsemanticsegmentation.ProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition,580-587.
[2]Mei,X.,&Ling,H.(2017).Tracking-Net:Convolutionalneuralnetworksfortrackingobjectswithinstanceidentification.IEEEtransactionsonimageprocessing,26(4),1845-1858.
[3]Li,Y.,&Yeung,D.Y.(2018).Visualtrackingwithspatiallyweightedconvolutionalnetworks.ProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition,8990-8999.
[4]Ren,S.,He,K.,Girshick,R.,&Sun,J.(2015).FasterR-CNN:Towardsreal-timeobjectdetectionwithregionproposalnetworks.Advancesinneuralinformationprocessingsystems,91-99.