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智能视频监控中运动人体检测与跟踪的研究的中期报告
1.研究背景和目的
智能视频监控系统能够对视频流进行实时分析和检测，对人体行为进行识别和跟踪具有重要的应用价值。本研究旨在提出一种高效的运动人体检测与跟踪方法，以实现对人体行为的准确识别和跟踪。
2.研究内容和方法
本研究主要包括以下内容：
(1)针对智能视频监控系统中存在的光照变化、背景干扰等问题，提出一种基于深度学习的运动目标检测方法，利用卷积神经网络（CNN）网络对视频帧进行特征提取，通过目标检测算法实现对运动目标的准确检测和提取。
(2)提出一种结合目标检测和跟踪的运动人体跟踪方法，将运动目标检测模块与跟踪算法相结合，实现对运动人体的快速识别和跟踪，提高系统的实时性和准确性。
(3)对提出的方法进行算法优化和实验验证，通过对多种实验数据的测试，评估方法的性能和效果，并分析实验结果，对方法进行改进和优化，以提高实际应用能力。
3.研究进展和成果
目前，本研究已完成了运动目标检测与提取模块的设计和实现，利用深度学习算法对运动目标进行准确提取，并通过多组实验数据对算法进行了测试和评估。同时，针对进行目标跟踪的问题，本研究提出了一种基于卡尔曼滤波算法的运动人体跟踪方法，通过实验测试，该算法能够快速且准确地对运动人体进行跟踪。
4.研究展望和结论
本研究将进一步完善和优化提出的运动人体检测与跟踪方法，并开展相关的实验研究，以评估其在智能视频监控系统中的应用效果。同时，本研究的成果将在未来的智能监控系统中得到广泛的应用。