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基于改进SOM的多目标跟踪算法研究的任务书
任务书
任务名称：基于改进SOM的多目标跟踪算法研究
任务背景和意义：
多目标跟踪一直是计算机视觉领域的研究热点。它在各种实际场景中得到了广泛应用，如视频监控、自动驾驶、无人机等。多目标跟踪算法的主要目的是在视频序列中实时检测和跟踪多种数量和大小的目标。然而，由于目标的变化、移动及复杂背景等因素的干扰，多目标跟踪面临着巨大的挑战。因此，提高多目标跟踪算法的准确性和实时性一直是迫切需要解决的问题。
SOM（Self-OrganizingMap）是一种基于统计学习理论的有监督学习神经网络算法，其主要功能是将具有某些联系的数据块分别聚类到不同的子空间中，使得具有某些属性的数据块被分到相似的子空间中。
本研究试图对SOM算法进行改进以提高其多目标跟踪的效果，以应用于实际场景中的需求。改进后的算法需要具备更高的跟踪准确性、实时性及稳定性，从而提升多目标跟踪技术的实用性和发展前景。
任务目标：
本研究旨在提高多目标跟踪算法的准确性、实时性和稳定性，以适应实际场景中的需求。具体任务包括以下几个方面：
1.分析现有多目标跟踪算法，在SOM算法的基础上，给出改进的思路和方向。
2.针对多目标跟踪算法中存在的问题，如遮挡、复杂背景、移动变化等因素对跟踪的影响，开发相应的解决方案，使跟踪算法对这些因素的干扰具备更好的鲁棒性。
3.针对传统SOM算法中存在的问题，如网络结构、权重更新、数字信号处理等方面，进行改进，提高算法的计算效率和收敛速度。
4.设计并实现改进SOM算法的原型系统，开发一个实现多目标跟踪的基础平台，以进一步验证算法的有效性。
研究方案：
1.资料搜集
通过阅读相关文献，收集和整理多目标跟踪算法的研究现状，特别是基于SOM算法的跟踪研究。收集与SOM算法相关的论文和代码，对现有算法的结构和特点进行分析和思考。
2.算法改进
针对SOM算法在多目标跟踪中存在的问题，提出一种新的算法改进方案，解决跟踪中遇到的挑战。包括网络结构的改进、权重更新策略的优化、数字信号处理等方面的改进。在此基础上，完成改进算法的编程实现。
3.测试和验证
使用该算法开发一个基于多目标跟踪的原型系统，对算法进行实验验证。收集测试数据和评估指标，将实验结果与现有多目标跟踪算法进行对比分析，验证改进算法的有效性和可行性。
任务周期：
本任务周期为6个月，具体执行时间从2022年1月1日至2022年6月30日。
预期成果：
1.提出一种基于改进SOM的多目标跟踪算法，其具有更高的跟踪准确性、实时性和稳定性。
2.开发一个基于多目标跟踪的原型系统，展示改进算法在实际应用中的效果。
3.撰写任务研究报告并发表相关论文，为该领域的研究成果做出贡献。
参考文献：
1.王石.多目标跟踪优化算法研究[D].哈尔滨工业大学,2016.
2.刘博.深度学习在多目标跟踪中的应用研究[D].华北电力大学,2016.
3.许晨曦,雷显振.基于改进SOM神经网络的人物行为检测[J].小型微型计算机系统,2018,39(6):1435-1440.
4.KohonenT.Theself-organizingmap[J].ProceedingsoftheIEEE,1990,78(9):1464-1480.
5.VanderMaatenL,PostmaEO,VandenHerikJ.Dimensionalityreduction:Acomparativereview[J].Journalofmachinelearningresearch,2009,10:66-71.