基于tMHI的运动目标跟踪方法研究的中期报告.docx

基于tMHI的运动目标跟踪方法研究的中期报告
1、研究背景
目标跟踪是计算机视觉领域中的重要研究方向之一，它可以广泛应用于视频监控、智能交通、医学影像等领域。目前，常用的目标跟踪算法包括传统的基于特征点的方法、基于深度学习的方法等。
其中，基于深度学习的方法在目标跟踪领域中取得了不少的进展，但是这些方法一般需要大量的训练数据和昂贵的计算资源，所以在实际应用中存在着一定的局限性。因此，本文主要研究一种基于tMHI的运动目标跟踪方法，旨在设计一种低成本、高效率的目标跟踪算法。
2、研究内容
本文的研究内容主要包括以下几个方面：
（1）分析tMHI的原理及其在目标跟踪中的应用。
tMHI（TemporalMotionHistoryImage）是一种受时间限制的运动历史图像，它描述了目标在过去一段时间内在图像中出现的运动情况。tMHI的生成需要先获取运动目标的光流图，并对光流图进行加权平均处理。tMHI的优点在于它具有较好的鲁棒性和稳定性，并且不需要大量的训练数据和计算资源。
（2）设计基于tMHI的运动目标跟踪算法。
本文设计的目标跟踪算法主要包括三个部分：首先，利用光流法提取运动目标在图像中的光流；其次，根据光流图生成tMHI；最后，利用模板匹配算法在tMHI上进行目标跟踪。
（3）评估算法的性能。
本文将会通过实验数据对所设计的目标跟踪算法进行性能评估。具体而言，我们将使用公共数据集来评估我们的算法，在评估指标方面我们将考虑算法的跟踪精度、运行速度等指标。
3、研究进展与计划
截至目前，我们已完成了tMHI的生成模块和模板匹配算法的设计。接下来，我们将对算法进行实验验证，并对实验结果进行分析和总结。最终目标是设计一种低成本、高效率的运动目标跟踪算法，并在实际应用中验证其性能。