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智能监控系统中运动目标检测算法研究的中期报告
一、研究背景
随着社会的不断发展，安保需求越来越高，智能监控系统作为一个非常重要的领域，得到了广泛的关注和应用。在智能监控系统中，运动目标检测是一个非常重要的环节。其作用主要是对监控场景中运动目标进行检测，并提取出目标的关键特征，对目标进行跟踪、拍摄、分析等操作。目前，运动目标检测算法已广泛应用于许多领域，如视频监控、智能交通、自主导航等。
二、研究内容
本研究旨在研究智能监控系统中运动目标检测算法，在中期阶段已完成了以下任务：
1.调研了相关文献资料，了解了运动目标检测算法的发展历程和技术特点。
2.选取了几种常用的运动目标检测算法进行了分析和比较。其中包括背景差分法、帧间差分法、光流法、基于深度学习的目标检测法等等。
3.确定了实验平台和实验数据集。本研究使用了OpenCV库使用C++语言进行算法实现，实验数据集使用的是公开数据集MNIST和CIFAR10，以及自己采集的动态视频序列。
4.实现了前景检测算法，即运动目标检测算法的第一步。实验结果表明，背景差分法和帧间差分法均能实现较为准确的前景检测，但是在处理复杂环境下的视频时，准确率有所下降。
三、进一步研究计划
在下一阶段研究中，本研究将继续深入开展以下工作：
1.进一步优化前景检测算法，提高检测算法的准确率和鲁棒性。
2.根据不同的应用需求，采用合适的运动目标检测算法，并对算法进行改进和创新。
3.应用新的深度学习算法，如卷积神经网络等，研究基于深度学习的运动目标检测算法。
4.开发智能监控系统，并将研究成果应用到实际场景中，对算法准确率和实用性进行验证。