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序列图像中运动目标的检测的中期报告
本文将介绍运动目标检测的中期报告，包括问题描述、研究背景、研究目标和已完成的工作。
1.问题描述
随着视频监控系统的广泛使用，在视频监控中自动检测和跟踪运动目标变得越来越重要。基于序列图像的运动目标检测是指在连续帧图像中自动检测和跟踪目标的位置。这种技术不仅可以应用于安防领域，还可以用于交通监管、环境监测等方面，具有很大的应用潜力。
2.研究背景
传统的运动目标检测算法主要包括背景建模、运动检测和目标跟踪等步骤。其中背景建模是将视频中的连续图像分为背景和前景两部分。然而，这种方法经常受到多变性和复杂性的影响，导致算法的稳定性和准确性不足。因此，研究一种新的方法来准确地检测运动目标是非常必要的。
3.研究目标
本文的研究目标是通过图像处理和计算机视觉技术来检测序列图像中的运动目标。我们将设计一种新的目标检测算法，使其能够准确地检测目标、抑制干扰并提高检测速度。具体来说，我们的研究目标包括：
1）分析和比较目前主流的运动目标检测算法，了解它们的优缺点；
2）设计一种新的目标检测算法，能够在不同的场景下实现准确的目标检测、抑制干扰并提高检测速度；
3）针对算法进行实验，评估其性能和可靠性。
4.已完成工作
目前，我们已经进行了大量的文献研究，对主流的运动目标检测算法进行了深入的比较和分析。在此基础上，我们首先尝试了基于背景建模的运动目标检测算法，通过对多帧图像进行背景建模，并根据模型来检测目标。实验结果表明，这种方法的检测准确率和稳定性有待提高。
接着，我们探索了基于深度学习的目标检测方法。我们使用高效的深度神经网络，如YOLO，进行目标检测。实验结果表明，这种方法在性能和速度方面都有很好的表现。因此，我们将继续探索和改进基于深度学习的目标检测方法，并在不同的场景下进行实验。