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智能视频监控系统目标跟踪与分类算法研究的中期报告
中期报告
一、研究背景及意义
随着科技的发展，视频监控系统得到了迅速发展，已经广泛应用于各个领域，如公共安全管理、交通管理等。视频监控系统旨在通过摄像机、视频采集设备等实现对监测区域的线上视频监控。而随着技术日益提高和新兴技术的出现，智能视频监控系统也逐渐得到了广泛应用。
智能视频监控系统有许多的应用，如物品跟踪、运动员动作监测、人员行为分析等。其中，目标跟踪与分类是智能视频监控系统最重要的应用之一，它可以通过算法实现对视频中的目标的自动跟踪和分类，为提高视频监控系统的自动化水平提供了重要的技术支撑。
二、研究进展
本文研究的是智能视频监控系统中的目标跟踪与分类算法，通过对已有的目标跟踪与分类算法的研究，结合实际应用中存在的问题，对算法进行了改进和优化，主要进展如下：
1.目标跟踪算法
传统的目标跟踪算法主要依赖于视频帧间的像素差异和相关性等特征来进行目标跟踪，该方法存在着灵敏度低、鲁棒性差等问题，对于复杂场景下的目标跟踪效果往往不佳。
为了解决这一问题，本文将目标跟踪算法与深度学习算法相结合，利用卷积神经网络（CNN）提取视频帧中目标的特征，实现对目标的自动跟踪，该方法具有较高的准确率和鲁棒性。
2.目标分类算法
视频监控系统中的目标分类主要是分为不同的类别，如人、车等，而传统的目标分类算法主要依赖于图像特征提取和分类器选择等方法，该方法存在着分类效果不准确、灵敏度低等问题。
为了解决这一问题，本文将目标分类算法与深度学习算法相结合，利用卷积神经网络（CNN）提取目标的特征，通过对特征向量的处理和分类器的选择，实现对目标的准确分类。
三、研究计划
1.完善目标跟踪算法
进一步完善目标跟踪算法，优化算法参数，提高算法的鲁棒性和精度。
2.深入探究目标分类算法
深入探究目标分类算法的分类效果，优化算法的准确率和灵敏度。
3.系统实现和性能评估
利用MATLAB和Python等工具实现智能视频监控系统，通过实验对算法进行验证和性能评估。
四、预期贡献
1.提高智能视频监控系统的自动化程度
通过改进和优化目标跟踪和分类算法，提高智能视频监控系统的自动化程度，减少人工干预。
2.优化目标跟踪和分类算法
通过对目标跟踪和分类算法的改进和优化，提高算法的效率和准确率，为智能视频监控系统的发展提供技术保障。
3.提升技术水平
通过对智能视频监控系统中的目标跟踪和分类算法的研究，提升相关行业领域的技术水平，为社会的发展进步做出贡献。