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基于视频的实时运动目标检测与跟踪系统研究的中期报告
一、研究背景
近年来，随着智能交通、智能安防、无人驾驶等领域的发展，运动目标检测和跟踪技术受到了广泛关注。视频成为了识别和跟踪运动物体的主要数据源，而视频中的目标可能会出现尺度变化、形变、遮挡等复杂情况，这些因素都会给目标检测和跟踪带来巨大挑战。因此，如何在复杂环境中高效准确地实现目标检测和跟踪，成为了一个热门的研究方向。
二、研究目标
本研究旨在开发一种基于视频的实时运动目标检测和跟踪系统，能够对目标进行准确的检测和跟踪，实现多目标跟踪，提高识别和跟踪的效率和准确率。
三、研究内容
（一）目标检测：使用卷积神经网络模型进行目标检测，目前主要考虑使用YOLOv3模型实现。该模型一般可以实现较好的检测效果和较快的检测速度。
（二）目标跟踪：使用多目标跟踪算法实现对目标的跟踪，我们主要考虑使用SORT算法进行跟踪，其可以实现较高的跟踪效果，且具有较快的跟踪速度。
（三）用户界面设计：开发一个用户友好的界面，用于展示检测和跟踪的实时结果，并提供一些交互式的功能，例如对目标进行追踪、删除和重新搜索等。
四、研究计划
本研究预计将在六个月内完成，计划分为以下几个阶段：
第一阶段（1个月）：了解目标检测和跟踪的基本原理和方法，选择合适的卷积神经网络模型和跟踪算法，完成目标检测和跟踪的初步研究。
第二阶段（2个月）：基于所选用的模型和算法，开发一个基本的目标检测和跟踪系统。该系统能够对单个目标进行检测和跟踪，并提供基本的用户界面。
第三阶段（2个月）：完善目标检测和跟踪系统，实现多目标跟踪功能，进一步提高检测和跟踪的准确率和效率，完善用户界面。
第四阶段（1个月）：对系统进行测试，分析和评估其检测和跟踪效果，以及计算其性能和效率，完成最终报告和实验文档的撰写。
五、预期成果
本研究的预期成果如下：
（一）设计和实现了一个基于视频的实时运动目标检测和跟踪系统，能够有效地检测和跟踪运动目标。
（二）实现了基于卷积神经网络模型的目标检测和SORT算法的目标跟踪，具有较好的检测和跟踪效果。
（三）提供了用户友好的界面，用户可以通过界面上的交互式功能进行目标追踪、删除和重新搜索等。
（四）在实验测试中，对系统的检测和跟踪效果进行了评估和分析，并证明了该系统的性能和效率的优势。