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复杂背景中的多目标检测与跟踪的中期报告
尊敬的老师，以下是本人关于复杂背景中的多目标检测与跟踪的中期报告。
1.研究背景
目前，多目标检测与跟踪（MOT）已成为计算机视觉领域的热门研究方向之一。然而，现实世界中的目标多存在于复杂背景下，常伴随着遮挡、尺度变化、形变、运动模糊等问题，给MOT带来了很大的挑战。尤其在视频监控、自动驾驶等领域，需要做到高准确度和高实时性的MOT才能满足实际应用需求。
2.研究目标
本研究旨在解决复杂背景下的MOT问题，主要包括以下几个方面：
（1）针对背景噪声和复杂背景中目标遮挡的问题，探索一种有效的目标检测方法，提高检测准确度和鲁棒性；
（2）针对目标在尺度、形变和姿态变化等情况下的MOT问题，借鉴多任务学习和目标分类器更新等方法，提高跟踪准确性和实时性；
（3）针对目标在背景中长时间消失或短时间消失后重新出现的情况，探索一种有效的判断目标出现和消失的机制，针对不同情况选择不同的处理策略，提高鲁棒性。
3.研究方法
（1）目标检测方面，考虑使用一些主流的检测模型对比实验，如FasterR-CNN、YOLO、SSD等。同时，探索使用背景建模、背景差分、帧差等方法对复杂背景进行处理，提高检测准确性和稳定性。
（2）目标跟踪方面，考虑使用主流的跟踪器进行对比实验，如KCF、MOSSE、BERT等。同时，在跟踪过程中进行模板更新、多任务学习、视频率预测等方法，提高跟踪准确性和实时性。
（3）目标出现和消失判断方面，考虑使用一些事件检测方法（如行人流、车流等），结合图像中目标数量的变化，对事件中目标出现和消失进行判断，并针对具体情况进行相应的处理（如目标消失后重新检测等）。
4.研究进展
目前，我们已完成了背景建模、目标检测和目标跟踪三个方面的初步实验，并进行了数据分析和对比。初步实验结果表明，我们的方法在一定程度上提高了MOT的准确性和实时性，但仍需要进一步优化。
5.后续工作
针对当前实验结果，我们将进一步优化各个方面的方法，提高MOT的准确性和实时性，并进行更加深入的数据分析。同时，还将探索使用深度学习等新方法进行MOT，如使用不同的损失函数、注意力机制、空间表征等方法。