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基于视频序列的车辆检测与跟踪算法研究与应用的中期报告
尊敬的老师和各位评审专家，大家好！我是XXX，现在向大家汇报我的中期研究进展。
本次研究的主要目标是基于视频序列，开发一套高效准确的车辆检测及跟踪算法，并进一步应用于智能交通系统中。在之前的研究中，我们采用了YOLOv3算法来进行车辆检测，同时利用KCF算法进行车辆跟踪，但是在实验中发现，该方法存在一定的问题。一方面，YOLOv3算法不能够对车辆进行精准的定位和轮廓提取，另一方面，KCF算法在面对车辆存在快速变化、遮挡等复杂情况时，跟踪效果较差。
为了解决以上问题，我们进行了如下工作：
1.优化车辆检测算法。我们引入了fasterR-CNN算法，通过RPN网络进行车辆的候选区域提取，通过ROIpooling将候选区域进行特征提取，最终通过Softmax分类器和回归器进行车辆的位置预测和轮廓细化，该算法在检测精度和定位准确性上大幅优于YOLOv3。
2.改进车辆跟踪算法。我们采用了多特征协同跟踪（MCPF）算法，该算法结合了颜色直方图特征和HOG特征，且针对遮挡情况引入了基于边界框的欧氏距离计算方式，通过多特征的有效组合和跨帧信息交互，实现了在复杂场景下对车辆的高效跟踪。
3.系统部署和优化。我们将以上算法整合到CPU+GPU混合架构上，并针对CPU计算及内存使用进行了优化，使其能够在实时视频流处理环境下有效运行。
在实验过程中，我们通过比较该算法与YOLOv3和KCF算法的效果，验证了上述算法的优越性。同时，我们也在公开数据集上测试了该算法的准确率和对复杂场景的鲁棒性，并进行了多种实验，进一步确认了我们算法的可行性及准确性。
总之，本次研究通过提出精准车辆检测和高效跟踪的整合方案，有效地解决了现有车辆检测和跟踪算法存在的问题，实现了对实时视频流的快速分析和处理，具有广泛的实际应用价值。