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基于视频的运动目标检测与跟踪方法研究的中期报告
1.研究背景
运动目标检测与跟踪在计算机视觉领域中是一个重要的研究方向，具有广泛的应用价值。在智能安防、交通监控、人机交互、医疗等领域中得到了广泛应用。当前，对于静态图像中的目标检测已经取得了很好的效果，然而在视频中由于目标的动态变化与复杂的场景干扰，视频中的运动目标检测与跟踪面临着更大的挑战。
2.研究内容
本文将研究基于视频的运动目标检测与跟踪方法。具体研究内容包括：
（1）研究基于深度学习的目标检测算法，包括目标检测网络结构和训练方法等。
（2）研究运动目标的特征提取方法，包括外观特征和运动特征等。
（3）研究运动目标跟踪算法，包括基于滤波器和基于特征的跟踪算法。
（4）研究基于视频的多目标跟踪算法，包括多目标检测和多目标跟踪算法。
3.研究方法
本文研究将采用深度学习的方法，包括卷积神经网络、循环神经网络等深度学习网络。同时，采用传统的滤波器跟踪算法结合利用多鲁伊切分的方式提高跟踪效果。同时，采用多目标跟踪算法对多个运动目标进行跟踪。
4.研究意义
本研究的意义在于提高运动目标检测与跟踪的准确度和实时性，实现对视频中的复杂场景中运动目标的精确识别和跟踪，具有重要的实际应用价值。