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序列图像中运动目标的检测与跟踪的中期报告
序列图像中的运动目标检测和跟踪是计算机视觉领域的重要研究方向。它的目的是从视频序列中识别和跟踪物体，了解物体如何移动以及与其他物体的交互。
本中期报告将介绍目前常用的运动目标检测和跟踪算法、问题，并对实验结果进行总结。
一、运动目标检测算法
1.基于背景差分的算法
背景差分是运动目标检测中最常用的方法之一，该方法基于背景和前景的差异来判断运动目标的存在。但在实际应用中，这种方法对复杂背景和光照变化的适应性较差。
2.基于光流的算法
光流是由物体运动引起的相邻图像像素间的变化，因此可用于物体运动的检测。但是，此方法也容易受到光照变化、目标遮挡等因素的干扰。
3.基于深度学习的算法
近年来，深度学习在运动目标检测中得到了广泛应用。如FasterR-CNN，MaskR-CNN等。
二、运动目标跟踪算法
1.基于卡尔曼滤波的算法
卡尔曼滤波是一种常用于控制系统的滤波技术，可以用于运动目标的跟踪。但是，由于它对物体移动的模型的假设非常严格，因此在物体快速移动或变形时可能效果不佳。
2.基于粒子滤波的算法
粒子滤波通过不断更新、选择最优粒子来估计运动目标的位置和速度。它可以应对物体运动模型复杂、运动轨迹不规则等问题，但数值计算量较大。
三、问题及实验结果
1.噪声问题
影响运动目标检测和跟踪精度的一个主要因素是噪声。噪声的存在可能导致目标被误检测或者跟踪错误。目前大多数算法都采用了一些噪声去除和抑制技术，从而提高了算法的鲁棒性。
2.多目标跟踪问题
在多目标跟踪中，需要对每个目标进行跟踪并保证跟踪的准确性。但出现目标重叠或者交叉时，算法可能会出现误判，需要对算法进行优化。
3.实验结果
目前的实验结果表明，基于深度学习的方法在复杂背景下和多目标跟踪等方面具有较好的性能。同时，通过多种算法的融合和优化可以进一步提高检测和跟踪准确率。