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基于背景建模和相关滤波的卫星视频车辆目标检测与跟踪方法研究的开题报告
一、选题背景
随着社会经济的不断发展，交通运输逐渐成为人们生活中必不可少的一部分。车辆作为交通运输的主要载体之一，其流量和速度不断增加，给公共安全带来了威胁。因此，实现对车辆的精确检测和跟踪具有重要的现实意义和广泛的应用价值，如智能车辆管理、交通流量监控、道路安全等领域。
目前，随着计算机图像处理和计算机视觉技术的不断发展，车辆检测和跟踪已成为研究热点。针对车辆目标检测和跟踪的问题，传统方法主要采用人工制定规则并依靠手动特征提取。这种方法需要大量的人工干预，难以满足复杂道路环境的实时监控需求。近年来，深度学习技术的发展极大地促进了车辆目标检测和跟踪的技术进步，尤其是基于卷积神经网络的方法在精度上明显优于传统方法。但是，实际应用中大规模的网络训练和检测往往需要耗费较长的时间和硬件资源，而且需要比较大的存储容量，因此，在实际应用场景中面临许多困难。
二、研究内容
本文将针对卫星视频车辆目标检测和跟踪问题展开研究，主要研究内容如下：
1.背景建模
背景建模是基于视频图像序列的像素颜色统计特征进行的前景目标提取过程。本文将采用基于帧差的背景建模算法，结合高斯混合模型对平均背景进行建模，并通过帧间差分得到前景物体的二值图像，快速识别和扣除背景信息。
2.相关滤波目标检测
相关滤波是一种基于模板匹配的目标检测方法，该方法有着较高的检测精度和较快的检测速度。本文将采用基于相关滤波的目标检测方法，结合区域增长算法对车辆目标进行初步的识别和定位。
3.尺度不变的车辆目标跟踪算法
在车辆目标跟踪过程中，不可避免地出现目标物体大小和形状的不同情况。因此，本文将采用基于尺度不变特征变换的车辆目标跟踪算法，通过计算目标物体在不同尺度下的特征，实现对目标物体尺度的不变性。同时，结合卡尔曼滤波对目标物体运动轨迹进行估计和预测，提高车辆目标跟踪的鲁棒性和实时性。
三、研究意义
本文采用基于背景建模和相关滤波的方法实现卫星视频车辆目标的检测和跟踪，将得到以下研究意义：
1.实现对卫星视频监控的车辆目标实时可靠的跟踪，大大提高道路通行效率和安全性；
2.探索尺度不变特征变换在车辆目标跟踪中的应用，为其他物体目标跟踪算法提供参考和借鉴；
3.对卡尔曼滤波的应用进行深入研究，提高目标跟踪算法的精度和鲁棒性。
四、研究方法
本文采用以下方法实现卫星视频车辆目标检测和跟踪：
1.针对卫星视频背景建模问题，采用经典的高斯混合模型对局部背景进行建模，并结合梯度直方图进行特征选取和前景提取，快速定位和扣除背景信息；
2.采用基于相关滤波的目标检测算法，结合颜色空间变化的目标提取，实现对车辆目标的初步识别和定位；
3.针对车辆目标尺度变化的问题，采用尺度不变特征变换算法，结合卡尔曼滤波进行目标物体尺度和运动轨迹的估计和预测，实现对目标的实时跟踪。
五、研究计划
1.使用MATLAB对卫星视频车辆目标检测和跟踪算法进行实现和模拟验证，并对算法进行不断改进和优化，提高算法的鲁棒性和实时性；
2.采用大规模卫星视频数据集对算法进行测试和评估，与传统的车辆监控系统进行对比分析，验证算法优越性；
3.进一步优化算法，增加目标识别的准确性和鲁棒性，提高实用性和可推广性。