智能视频监控中运动目标检测和跟踪方法研究的中期报告.docx

智能视频监控中运动目标检测和跟踪方法研究的中期报告
一、研究背景
随着智能视频监控技术的不断发展，运动目标检测与跟踪已经成为了其中的一大重要研究方向。运动目标检测和跟踪主要应用于视频监控、智能交通等领域。
目前，运动目标检测与跟踪主要分为两类，一类是基于传统视频处理技术，如基于背景建模的目标检测算法、基于光流的目标跟踪算法等；另一类是基于深度学习的算法，如目标检测的YOLO、FasterR-CNN，目标跟踪的Siamese网络等。
二、研究内容
本研究主要针对智能视频监控中的运动目标检测和跟踪问题展开研究，研究内容包括以下几个方面：
1.基于背景建模的运动目标检测算法研究
目前，基于背景建模的运动目标检测算法已经有了很多成熟的实现方案，本研究将着重探讨背景建模算法在多场景下的应用，使其更加适应复杂的环境。
2.基于深度学习的运动目标检测算法研究
本研究将探讨目前深度学习算法在运动目标检测领域中的最新进展和研究热点，尤其是嵌入网络的时空特征对算法性能的影响以及其在速度和精度上的权衡问题。
3.运动目标跟踪算法研究
基于深度学习的目标跟踪算法因其端到端的特性，常常使用在目标跟踪领域。本研究将探讨Siamese网络在目标跟踪领域中的应用，同时结合区域提议网络（RPN）等技术，提高算法的精度和鲁棒性。
三、研究成果
本研究将通过大量实验验证，对各种算法进行量化分析，研究算法在不同场景下的性能表现，探寻性能提升的可能性以及特定场景下的优化思路。最终目标是提出一套高效可靠的运动目标检测和跟踪方案，为智能视频监控领域做出贡献。