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机动目标融合跟踪算法研究的中期报告
一、研究背景
随着目标跟踪技术的不断发展，人们对于目标跟踪的要求也在不断提高。传统的目标跟踪算法往往只能适用于静态或相对静态的场景，难以应对机动目标的跟踪任务。由此，机动目标融合跟踪算法成为了目前研究热点之一。
近年来，机动目标融合跟踪算法逐渐成熟，已经发展出了多种方法，如基于多目标跟踪器的融合、基于图像序列的融合、基于深度学习的融合等。但是，在实际应用中，这些算法仍存在许多问题，如鲁棒性不足、消耗资源过多、鲁棒性不足等。
因此，本文将深入研究机动目标融合跟踪算法，试图解决以上问题，提高机动目标跟踪的准确性和可靠性。
二、研究内容
1.机动目标跟踪器设计
本文将设计适用于机动目标的跟踪器，将其融合到现有的跟踪框架中。该跟踪器将综合考虑目标的运动特征、形态特征及外观特征等方面，以获得更加准确的目标跟踪结果。
2.目标特征提取
本文将探究在机动目标跟踪中最有效的目标特征提取方法。本文将尝试利用深度学习技术提取目标外观特征，并将其与传统的特征提取方法相结合，以提高跟踪准确性。
3.目标融合策略
本文将研究不同的目标融合策略，以确定最适合机动目标跟踪的融合方法。其中，将着重研究基于卡尔曼滤波器的融合和基于粒子滤波器的融合，以及两者的比较。
4.实验评估
本文将通过对比实验来评估所设计的机动目标跟踪算法。实验设置将考虑动态场景下机动目标跟踪的实际情况，并使用公开数据集进行测试。同时，本文将对算法的鲁棒性、资源消耗等方面进行评估。
三、预期成果
本文预期可以设计出一种适用于机动目标跟踪的融合跟踪算法，该算法将在精度、鲁棒性和资源消耗等方面优于当前传统机动目标跟踪算法。同时，本文所提出的特征提取和目标融合策略也将为相关研究提供有价值的思路。