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动态场景中运动目标跟踪算法研究与实现的中期报告
一、研究背景
随着计算机科学、机器学习和视觉技术的快速发展，运动目标跟踪逐渐被广泛应用于视频监控、自动驾驶、无人机和机器人等领域。本课题旨在研究并实现一种基于机器学习算法的运动目标跟踪算法，实现在动态场景下的目标跟踪，并进行性能评估和分析。
二、已完成工作
1.文献研究
针对运动目标跟踪算法，我们通过查阅相关文献进行研究和分析，了解了运动目标跟踪算法的基本思路和应用场景，并重点研究了以下算法：
（1）基于稳定性模型的跟踪算法
（2）基于卷积神经网络（CNN）的跟踪算法
（3）基于区域提议网络（RPN）的跟踪算法
2.算法实现
我们选择使用Python语言和TensorFlow框架来实现运动目标跟踪算法。经过对不同算法的分析和比较，我们最终选择了一种基于CNN的运动目标跟踪算法。我们使用了VGG16和ResNet50两种深度学习模型作为基础的特征提取器，并在此基础上构建了一个多层感知器（MLP）模型作为目标分类器。
3.数据集准备
为了训练和测试算法，我们选择了大规模运动目标跟踪数据集MOT2017和MSCOCO数据集。其中MOT2017数据集包含日常生活场景和运动场景中的各种运动目标，如行人、车辆和自行车等，总共包含七个序列。我们使用了其中三个序列进行训练集和测试集的划分；MSCOCO数据集包含各种不同类别的物体和场景图片，我们选择了其中一部分数据集来进行算法的性能评估和分析。
三、下一步工作
1.算法优化
对算法进行优化，提高目标跟踪的准确度和效率，尝试采用更加先进的深度学习模型和目标分类器。
2.算法评估
使用不同的评估指标，对算法在不同数据集上的性能进行评估和比较，分析算法的优缺点，找出改进空间。
3.实验结果分析
对实验结果进行分析，研究算法的适用场景和局限性，并结合实际应用需求对算法进行调整和改进。