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智能视频监控中运动目标检测与跟踪技术的研究的中期报告
一、研究背景
随着智能城市的发展，视频监控技术变得日益重要。但是，单纯的视频监控只能提供可视化的数据，不能实现目标的自动检测和跟踪，无法避免监控盲区、误判和漏报等问题。为此，运动目标检测和跟踪技术成为智能视频监控的新研究和热点技术之一。
二、研究内容
本研究针对运动目标的检测和跟踪问题，采用深度学习技术结合传统算法，提出了一种基于深度学习的运动目标检测和跟踪方法。主要研究内容包括：
1.运动目标检测
针对目前主流的目标检测算法存在的问题，本研究提出了一种基于深度学习的目标检测算法。该算法结合YOLOv4和RetinaNet算法的优势，采用多尺度网络结构，提高了检测速度和精度。同时还设计了一种非极大值抑制算法，优化了检测结果，减少了误判率。
2.运动目标跟踪
针对目前主流的目标跟踪算法存在的问题，本研究提出了一种基于深度学习的目标跟踪算法。该算法采用在线学习的方法，结合Siamese网络和RPN模块，实现了目标的快速准确跟踪。同时采用了目标遮挡检测、运动模式分析等技术，提高了目标跟踪的精度和鲁棒性。
三、研究成果与展望
本研究目前已经完成了运动目标检测和跟踪算法的初步设计，初步实验结果表明，该算法具有较高的检测速度和准确率，以及较强的鲁棒性。下一步的研究工作将进一步完善算法，优化实验结果，并在实际监控场景下进行测试验证，为智能视频监控技术的应用提供有效的支持。