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红外弱小多目标实时检测跟踪技术研究的开题报告
一、选题背景和意义
红外多目标实时检测跟踪技术在军事、民用、医学等领域中具有十分重要的应用价值。红外多目标实时检测跟踪技术可以有效地将红外图像中的目标进行自动检测与追踪，实现对目标的实时掌控，具有很高的实用性。然而，当前的红外监控系统所面对的问题在于，环境噪声复杂，目标大小不一，形状不规则，数量多、密集。为了改进目前的红外监控技术，实现更高效、准确的目标检测与追踪，需要对红外弱小多目标实时检测跟踪技术进行进一步研究。
二、研究内容和方法
本研究拟对红外弱小多目标实时检测跟踪技术进行深入研究和探索，以提高其检测和跟踪的准确率和鲁棒性。主要研究内容包括:
1.针对红外图像中目标形状不规则，大小不一等问题，设计并优化特征提取算法，提高对目标的检测准确率。
2.针对红外图像中目标数量多且密集问题，研究并改进目标追踪算法，提高目标追踪鲁棒性。
3.结合深度学习等技术，对提取的特征进行进一步处理和优化，提高红外图像中目标检测和追踪的准确率和效率。
研究方法主要包括：文献综述、理论分析、算法设计、模拟实验、实际测试等综合手段。通过建立红外多目标检测和追踪系统原型，测试结果验证算法的正确性，并完成相应的实验和数据分析工作。
三、预期结果和成果
通过对红外弱小多目标实时检测跟踪技术的深入研究，本研究旨在开发出更加准确、快速、鲁棒的红外多目标实时检测跟踪系统，以满足实际应用的需要。具体成果包括：
1.设计并实现新的特征提取算法和目标追踪算法，提高红外多目标检测和追踪准确率和鲁棒性。
2.建立起一套完整可行的红外多目标检测和追踪系统原型，并进行实际测试，验证系统的性能与可行性。
3.发表学术论文1-2篇，申请1-2项相关专利。
四、进度安排和实施方案
1.第1年：
(1)通过调研文献和相关技术，深入理解红外多目标检测和跟踪的原理、算法、关键问题等；
(2)设计并实现红外多目标检测算法和目标跟踪算法，并进行模拟实验；
(3)执行实验数据的统计、处理和分析工作。
2.第2年：
(1)结合深度学习等新技术，对红外多目标检测和跟踪算法进行进一步优化；
(2)制定系统测试方案，搭建测试平台，并进行测试验证；
(3)执行实验数据的统计、处理和分析工作。
3.第3年：
(1)综合前两年的研究成果，完成红外多目标检测和跟踪系统的实现和验证；
(2)撰写相关科技报告，完成相关专利申请和学术论文发表；
(3)对研究过程进行总结，提出下一步研究方向和建议。
五、预期的难点和解决方案
1.红外图像中多目标的检测和跟踪方法的创新和优化；
解决方案：结合传统算法和现代深度学习技术进行方法创新和算法的优化。
2.建立具有实用性的红外多目标检测和跟踪系统的完整实现。
解决方案：通过实验验证和对测试数据的统计分析，不断完善系统设计和优化算法，避免系统出现不可预知的错误。