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基于全方位视觉目标跟踪算法研究的开题报告
一、研究背景及意义
全方位视觉目标跟踪技术是计算机视觉领域中的一个热门研究领域，被广泛应用于自动驾驶、安防监控、机器人技术等领域。目标跟踪技术主要解决的问题是在连续的视频帧中，通过图像处理算法来实现目标的准确跟踪，使得机器人自我感知更加准确、安全性更高、交互性更强等。同时，全方位视觉技术在实际应用中也有着广泛的应用前景，也能够减轻人工劳动力的压力及提高生产效率。
因此，在当前的技术背景下，全方位视觉目标跟踪技术的研究与开发显得尤为重要和迫切，全方位视觉目标跟踪技术的研究和发展具有广阔的应用前景和研究价值。本文主要针对全方位视觉目标跟踪技术展开深入的研究和分析，并提出一种全滤波分解方法的全方位视觉目标跟踪算法。
二、研究内容及方法
本文所研究的全方位视觉目标跟踪算法主要采用全滤波分解方法，该方法基于哈尔小波变换，将图像信号分别分解成低频信号和高频信号。在低频信号差分的基础上，提出一种基于自适应加权方法的全方位视觉跟踪算法，从而能够更加有效地解决目标跟踪时出现的目标尺度变化、光照变化等问题。同时，本文还将采用深度学习等图像处理技术来进一步提高算法的准确度和鲁棒性。
三、预期研究成果及应用前景
通过本文的研究，预期能够提出一种全滤波分解方法的全方位视觉目标跟踪算法，同时对该算法进行实验验证和性能评测，在各项性能指标上均能达到较好的效果，具有较强的适用性、鲁棒性和准确性。该算法可以广泛应用于机器人自主导航、安全监控、无人机航拍等领域。同时，本文所提出的算法和方法也具有良好的推广和应用前景，有助于未来相关领域的研究和发展。
四、研究计划及进度安排
本文拟于2022年1月1日开始进入研究阶段，按照以下计划和进度安排逐步展开研究工作：
1.前期调研与文献阅读（2022.1-2022.2）
主要对全方位视觉目标跟踪算法的研究现状、技术发展动态以及相关文献进行梳理和分析，为后续研究做好准备。
2.基础理论研究（2022.2-2022.4）
主要对全方位视觉图像处理相关理论知识、哈尔小波变换等基本算法进行研究和学习，为后续研究工作打下坚实的基础。
3.全滤波分解方法的全方位视觉目标跟踪算法设计与实现（2022.4-2023.1）
主要研究全滤波分解方法的全方位视觉目标跟踪算法设计和开发，采用自适应加权方法优化算法，基于深度学习进行性能提升。
4.实验验证与性能评测（2023.1-2023.3）
主要对设计的算法进行实验验证和性能评测，总结出算法的性能指标和优缺点，为后续提高算法的应用性和推广提供支持。
5.论文撰写与答辩（2023.3-2023.5）
主要在以上工作的基础上，撰写研究成果论文，并进行答辩。
五、参考文献
1.WangL,OuyangW,WangX，等.VisualTrackingwithFullyConvolutionalNetworks[C]//IEEEInternationalConferenceonComputerVision.2015:3119-3127.
2.ZhengZ,JiangY,ZhangQ,等.VisualTrackingviaBayesianMultipleInstanceLearning[J].IEEETransonImageProcessing,2013,22(4):1360-1369.
3.ZhangK,LiuQ,WuY,等.RobustVisualTrackingviaStructuredMulti-TaskSparseRepresentation[C]//IEEEconferenceoncomputervisionandpatternrecognition.2012：1328-1335.