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复杂场景视频图像中运动物体的检测与跟踪的中期报告
一、研究背景和意义
复杂场景视频图像中的移动物体检测与跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究方向。它在很多领域有广泛的应用，例如视频监控、交通管理、智能交通、机器人导航等。移动物体检测和跟踪涉及到计算机视觉、图像处理、模式识别等多个学科知识，具有一定难度。
因此，研究复杂场景下的移动物体检测与跟踪技术，对于提高视频监控和智能交通系统的实时、准确性和智能化水平具有重要的意义。
二、研究进展
1.移动物体检测
目前，移动物体检测技术主要采用基于背景差分、基于统计模型、基于特征检测和基于深度学习的方法。
基于背景差分的方法是最早的移动物体检测方法，它通过将当前帧和背景帧进行差分来提取移动物体。但是，该方法容易受到环境光照、影子等因素的干扰，对于复杂场景下的移动物体检测效果不佳。
基于统计模型的方法则是通过对像素值建模，来判断当前像素是否属于背景。该方法可以克服背景差分方法的一些问题，但仍然受到环境变化的影响，对于复杂的场景下的移动物体检测效果比较一般。
基于特征检测的方法则是提取移动物体特征来进行分类识别。这种方法可以处理光照、背景复杂等各种复杂情况，但是对于遮挡、复杂动作、尺度变化等问题比较敏感。
基于深度学习的方法则是近年来发展比较快的方法。它采用卷积神经网络进行特征提取和分类识别。由于深度学习可以自动学习特征表示，因此对于视角变换、光照变化、人流密集等复杂场景下的移动物体检测效果显著提升。
2.移动物体跟踪
移动物体跟踪技术主要分为基于模型和基于特征的方法。
基于模型的方法将目标的运动模型嵌入到跟踪算法中，以实现运动估计和目标预测。这种方法的缺点是对目标的模型拟合需要大量的先验知识，对场景光照、背景复杂等因素较为敏感。
基于特征的方法则是利用局部像素特征或运动轨迹模型对目标进行描述和跟踪。它可以克服基于模型方法的限制，即提高鲁棒性和适应性。
三、研究重点
本中期报告的重点是：设计和实现一种基于深度学习的移动物体检测和跟踪算法，用于复杂场景下的运动物体检测和跟踪。
具体来说，研究内容包括：
1.基于深度学习的特征提取算法：采用卷积神经网络提取图像局部特征，以增强复杂环境下的移动物体检测的鲁棒性和准确性。
2.基于深度学习的移动物体检测算法：利用深度学习技术实现复杂场景下的移动物体检测，包括单目标和多目标检测。
3.基于特征和模型的移动目标跟踪：采用特征点法和基于卷积神经网络的方法实现移动物体跟踪，并研究建立目标的运动模型来进行目标运动预测。
四、预期成果
本研究的预期成果包括：
1.设计并实现一种基于深度学习的移动物体检测和跟踪算法，能在复杂场景下准确、鲁棒地检测和跟踪运动物体。
2.实现了基于深度学习的移动物体检测与跟踪系统，并在视频监控、物流运输、交通管理等领域进行应用。
3.在各种相关竞赛和数据集上进行测试，取得良好的检测和跟踪效果。