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基于卷积神经网络的视频目标跟踪方法研究的开题报告
一、选题背景及研究意义
视频目标跟踪是计算机视觉领域中的一个重要研究问题，其应用广泛，可以用于智能监控、智能交通、视频分析、智能安防、电影特效等多个领域。传统的视频目标跟踪方法通常采用基于特征提取的方法，如颜色特征、纹理特征、形状特征等，但是这些方法往往受到光照变化、目标遮挡、背景复杂、图像模糊等因素的影响而导致跟踪效果不理想。近年来，随着卷积神经网络技术的发展，基于卷积神经网络的视频目标跟踪方法成为了热门研究方向。卷积神经网络具有良好的空间特征提取和特征抽象能力，可以很好地解决传统方法存在的一些问题，提高跟踪的准确性和鲁棒性。
近年来，基于卷积神经网络的视频目标跟踪方法得到了广泛的关注和研究，其中在目标识别和跟踪方面，YOLO，MaskR-CNN等模型都获得了非常好的效果，但是它们在跟踪实时性和效率方面存在不足，不能满足实际场景的需求。因此，如何在保证目标跟踪效果的同时提高算法的实时性和效率，是基于卷积神经网络的视频目标跟踪算法需要解决的重要问题。
本文选题的主要研究意义在于，设计并实现出一种高效、实用的基于卷积神经网络的视频目标跟踪算法，提高视频目标跟踪的准确性、鲁棒性和实时性，满足实际场景的需求。
二、研究内容和技术路线
本文主要研究内容是基于卷积神经网络的视频目标跟踪方法，具体的研究内容包括：
1.对目前基于卷积神经网络的视频目标跟踪方法进行综述和分析，了解研究现状和存在的问题。
2.提出一种新的基于卷积神经网络的视频目标跟踪算法，主要思路是将深度学习模型和目标跟踪算法相结合，利用卷积神经网络提取空间特征，并采用跟踪算法对目标进行跟踪。为了提高算法的实时性和效率，采用轻量化卷积神经网络，减小计算复杂度和模型大小。
3.在多种视频跟踪数据集上验证新算法的有效性和性能，并与目前主流的视频跟踪算法进行对比。
技术路线：
1.综述和分析基于卷积神经网络的视频目标跟踪方法的研究现状和存在的问题。
2.设计并实现新的基于卷积神经网络的视频目标跟踪算法，主要包括特征提取模块、跟踪模块和轻量化卷积神经网络模块。
3.在多种视频跟踪数据集上进行测试和评估，并与目前主流的视频跟踪算法进行对比。
三、预期成果和研究计划
预期成果：
1.设计并实现出一种高效、实用的基于卷积神经网络的视频目标跟踪算法，提高视频目标跟踪的准确性、鲁棒性和实时性。
2.在多种视频跟踪数据集上验证新算法的有效性和性能，并与目前主流的视频跟踪算法进行对比，评估算法的性能和实用性。
研究计划：
1.第一阶段：对基于卷积神经网络的视频目标跟踪方法进行综述和分析，了解研究现状和存在的问题，制定算法设计思路和技术路线。
2.第二阶段：实现基于卷积神经网络的视频目标跟踪算法，并进行模型训练和参数调优。
3.第三阶段：在多种视频跟踪数据集上进行测试和评估，并与目前主流的视频跟踪算法进行对比，评估算法的性能和实用性。
4.第四阶段：撰写参考文献、开题报告、中期报告、论文，并进行答辩。
四、预期进展及难点解决方案
预期进展：
通过对基于卷积神经网络的视频目标跟踪方法进行综述和分析，设计并实现出一种高效、实用的基于卷积神经网络的视频目标跟踪算法，在多种视频跟踪数据集上验证新算法的有效性和性能，并与目前主流的视频跟踪算法进行对比，评估算法的性能和实用性。
难点解决方案：
1.卷积神经网络的设计和调参：卷积神经网络在视觉领域的应用十分广泛，但在设计和调参上存在一定难度，需要结合实际场景和问题进行调整和优化。
2.跟踪算法的实现和优化：基于卷积神经网络的视频跟踪算法需要采用有效的跟踪算法实现对目标的跟踪和识别。
3.数据集的采集和处理：视频目标跟踪算法需要大量的训练数据来进行模型训练和参数调优，因此需要有一个完善的数据采集和处理方案。
小结：
本文选题研究了基于卷积神经网络的视频目标跟踪方法，提出了一种结合跟踪算法的轻量化卷积神经网络，旨在提高算法的实时性和效率，同时保证跟踪效果的准确性和鲁棒性，使其具有实际应用价值。将在接下来的研究中，深入探究并解决相关技术难题，取得研究成果。