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复杂场景下运动目标检测与跟踪的算法研究的中期报告
一、研究背景和意义
运动目标检测与跟踪是计算机视觉领域中的一个重要问题，其应用涵盖交通监控、安防监控、智能公共交通、视频监控等诸多领域。然而，由于复杂场景、光照变化、运动模糊等因素的影响，使得运动目标检测与跟踪面临很多挑战。
传统的方法主要利用背景减除、帧间差分、帧内运动一致性等方式来对运动目标进行检测和跟踪，但在复杂场景下效果并不理想。近年来，利用深度学习的方法较好地解决了这些问题，特别是目标检测领域中出现了一批基于深度学习的一阶段或二阶段检测器，如SSD、YOLO、FasterR-CNN等。
本研究旨在针对复杂场景下的运动目标检测和跟踪问题，对基于深度学习的检测器进行优化，提出新颖的思路和方法，以提高检测和跟踪的精确度和实时性。
二、研究内容和进展
1.构建数据集
为了能够在复杂场景下评估算法的性能，本研究组构建了一个新的数据集，包括交通场景、路口场景、人群聚集场景等多种类别，覆盖了多种光照和天气条件下的运动目标。目前已经完成数据的采集和标注工作。
2.模型优化
本研究在基于深度学习的检测器基础上，进行了以下优化：
（1）网络结构优化：本研究对基础检测器的网络结构进行了改进，增加了残差连接和尺度不变性等特性，提高了检测器的鲁棒性。
（2）损失函数改进：本研究针对多类别目标检测问题，提出了一种融合交叉熵误差函数和FocalLoss函数的方法，并在数据集上进行了实验，证明了该方法在提高检测精度方面的有效性。
3.跟踪算法研究
本研究目前主要关注基于检测器的跟踪方法。目前已经在单目标跟踪和多目标跟踪方面展开研究，主要关注跟踪器的精度和实时性，同时也考虑到在多目标跟踪情况下的目标重叠和遮挡情况。
三、下一步计划
下一步，本研究组计划在数据集上进行算法的评估和测试，针对检测和跟踪的性能指标进行评估，并与其他算法进行比较。同时，还将继续对网络结构和优化方法进行研究和改进，提高检测和跟踪的效果和实时性。最终目标是将算法应用于实际场景中，发挥其应用价值。