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基于红外图像的行人检测与跟踪方法研究的中期报告
一、研究背景与意义
随着红外传感器技术的不断发展，红外图像在军事、安防、人机交互等领域得到了广泛应用。在人体发射的红外波段中，由于人体温度与周围环境温度差异明显，因此可以通过红外图像对人体进行检测与跟踪。同时，由于红外图像不受光照等环境影响，因此具有很强的适用性和鲁棒性。
行人检测与跟踪是红外图像处理的一个重要应用方向。在城市安防、智能交通、人机交互等领域中，行人的检测与跟踪是基础且关键的问题。因此，本文以基于红外图像的行人检测与跟踪为研究对象，旨在开发一种有效、高精度的行人检测与跟踪方法，为相关应用领域提供支撑。
二、研究方法与内容
本文以红外图像序列为输入，基于深度学习与传统的图像处理方法，对行人检测与跟踪进行研究。具体研究内容如下：
1.行人检测方法的研究。本文将基于深度学习的目标检测方法应用于红外图像中的行人检测。具体包括使用卷积神经网络（CNN）提取特征，结合区域提议方法生成候选区域，使用分类器进行区域分类，提取出行人区域并输出检测结果。为了提高检测精度和鲁棒性，本文还将探究图像增强和数据扩充等方法。
2.行人跟踪方法的研究。本文将研究基于卡尔曼滤波和贪心算法的行人跟踪方法。具体包括使用卡尔曼滤波预测行人位置，结合贪心算法进行目标匹配和跟踪，解决目标漂移和相遇等问题。同时，本文还将探究多目标跟踪和行人重识别等问题。
3.算法实现与实验验证。针对行人检测和跟踪方法的研究，本文将实现相应的算法，并通过对公开数据集的实验验证，评估算法的性能和鲁棒性。
三、研究进展与展望
目前，本文已完成对基于深度学习的行人检测方法的研究和实现，实验结果表明该方法具有较高的检测精度和鲁棒性。接下来，本文将进一步研究行人跟踪方法，并实现完整的行人检测与跟踪系统。同时，本文还将探究基于深度学习的行人重识别和多目标跟踪等问题，进一步提高系统性能。
展望未来，基于红外图像的行人检测与跟踪将成为智能交通、城市安防、人机交互等领域的重要应用方向。本文的研究成果可为相关应用领域提供有效的技术支撑，促进智能化和数字化的发展。