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复杂场景中动态多目标跟踪方法研究的中期报告
1.研究背景和意义
目标跟踪在计算机视觉领域中具有重要的应用价值，可以帮助实现对物体的精确识别、跟踪和行为分析。然而，在复杂的场景中，由于目标数量多、形状复杂、运动模式多样等因素的影响，传统的目标跟踪算法往往不能满足实际需要，需要针对这些问题进行研究和解决。
因此，本文针对复杂场景中的动态多目标跟踪问题展开深入研究，研究内容包括目标检测、轨迹预测、目标匹配等方面，旨在提出一种高效、准确的多目标跟踪方法，以满足实际应用需求。
2.研究进展
2.1目标检测
目标检测在目标跟踪中起到重要的作用，本文采用基于深度学习的目标检测方法来获得精确的目标位置信息。具体来说，本文采用的目标检测算法为YOLOv4，该算法具有高精度、高速度的特点，可以实现实时的目标检测。
2.2轨迹预测
针对多目标跟踪中的动态轨迹预测问题，本文采用了基于卡尔曼滤波的方法进行预测。具体来说，通过对物体的运动状态进行实时更新和预测，可以有效地提高跟踪的准确性和稳定性。
2.3目标匹配
目标匹配是多目标跟踪中的关键技术之一，本文采用了基于最小熵匹配的多目标跟踪方法，该方法通过对多个目标的特征进行匹配，可以有效地解决目标重叠、目标数量变化等问题，从而提高跟踪的效果。
3.研究计划
接下来的研究计划如下：
（1）继续深入研究目标检测算法，提高目标检测的准确度和速度；
（2）进一步完善目标轨迹预测算法，提高跟踪的鲁棒性和准确性；
（3）研究目标匹配算法的优化，提高跟踪的效率和精度；
（4）在实际场景中进行系统验证和性能测试，验证多目标跟踪算法的实际应用效果。