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基于深度学习的视频目标跟踪技术研究的开题报告
一、选题背景与意义
视频目标跟踪是计算机视觉领域中的重要研究方向之一。目标跟踪的主要任务是在视频帧序列中检测并跟踪指定的对象，以实现对目标的实时监控和追踪。目标跟踪技术的应用十分广泛，如视频监控、智能交通、无人机和机器人导航等领域中都具有广泛的应用。
目前，深度学习已成为视频目标跟踪领域的主流技术。深度学习算法卓越的性能表现、以及大数据处理能力的增强，为视频目标跟踪技术打开了更广阔的研究空间。基于深度学习的视频目标跟踪技术具有准确性高、鲁棒性强、适应能力好等优点，成为当前研究的热点。
本文研究基于深度学习的视频目标跟踪技术，旨在综合考察当前目标跟踪研究的进展与瓶颈，并针对当前技术存在的限制和问题提出相应的解决方案。本文旨在为视频目标跟踪领域的进一步研究与应用提供一定的参考与借鉴。
二、研究内容
1.深度学习在视频目标跟踪中的应用
2.常用的深度学习模型，如CNN、RNN、LSTM、FasterR-CNN、MaskR-CNN等的原理、特点与应用
3.研究不同深度学习模型在视频目标跟踪中的表现
4.分析深度学习在视频目标跟踪中遇到的问题，如过拟合、样本不足、运算量大等，并提出相关解决方案
5.对比传统目标跟踪方法和深度学习方法的优缺点，并探讨将深度学习与其他技术结合的可能性
6.如何提高目标跟踪的速度与精度
7.数据集的选择、构建与评价指标的选取，以实现研究成果的科学性和实用性
三、研究方法
1.收集相关篇目，进行文献综述
2.实现常用深度学习模型在视频目标跟踪中的应用，并对不同模型进行表现对比和分析
3.探讨深度学习在视频目标跟踪中的尚未解决的问题，并提出相应解决方案
4.可选用C++、Python等编程语言进行代码实现和模型调整
5.在不同数据集上进行实验，并确定评价指标。可以选择常用的数据集，如OTB-100、VOT2017等
6.分析实验结果，评估模型的性能并总结研究成果
四、预期结果
1.对基于深度学习的视频目标跟踪技术的系列研究完成综述，总结现有的研究成果，掌握目前的研究现状
2.对常用深度学习模型在视频目标跟踪中进行应用和分析，掌握不同深度学习模型的优劣势以及适用场景
3.提出相应的解决方案，解决目前深度学习在视频目标跟踪中存在的问题，如过拟合、运算量大、精度不达标等
4.实现一些目标跟踪算法，并针对不同数据集进行实验，根据实验结果比较和评估算法的性能，掌握不同方法的特点及应用场合
5.提高视频目标跟踪的准确性和速度，提高深度学习在视频目标跟踪技术中的可行性
五、参考资料
1.DanelljanM,H？gerG,KhanFS,etal.Discriminativescalespacetracking[C]//ProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition.2016:1067-1076.
2.MaC,HuangJB,YangX,etal.Hierarchicalconvolutionalfeaturesforvisualtracking[C]//ProceedingsoftheIEEEinternationalconferenceoncomputervision.2015:3074-3082.
3.ChenK,WangQ,YangQ,etal.Videoobjecttrackingusingmodel-basedpixel-wisefeaturefusion[C]//ProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition.2016:5211-5220.
4.HeK,ZhangX,RenS,etal.Deepresiduallearningforimagerecognition[C]//ProceedingsoftheIEEEconferenceoncomputervisionandpatternrecognition.2016:770-778.
5.RenS,HeK,GirshickR,etal.Fasterr-cnn:towardsreal-timeobjectdetectionwithregionproposalnetworks[C]//Advancesinneuralinformationprocessingsystems.2015:91-99.