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复杂场景下的运动目标检测与跟踪算法研究的任务书
任务书：复杂场景下的运动目标检测与跟踪算法研究
一、任务背景：
随着计算机视觉技术的不断发展，人们对于复杂场景下的运动目标检测与跟踪算法的需求也越来越高。这一需求来源于安防监控、自动驾驶、智能交通等多个领域，这些领域中的运动目标检测与跟踪技术的精度和实时性直接关系到设备的应用效果和安全性。
目前，已有一些运动目标检测与跟踪算法已经被广泛使用，例如基于背景建模的算法、基于深度学习的算法、多模态传感器融合的算法等。然而，在复杂场景下，如天气恶劣、光照不足、多目标遮挡等因素的干扰下，这些算法的精度和实时性仍然受到一定的影响，需要进一步研究和改进。
因此，本研究旨在利用计算机视觉技术，研究针对复杂场景下运动目标检测与跟踪算法的改进方案，以提升算法的准确率和实时性，实现在多个应用领域中的实际应用。
二、主要研究内容：
1.调研和分析现有的运动目标检测与跟踪算法的优缺点，总结复杂场景下的运动目标检测与跟踪的特点与难点；
2.针对上述特点与难点，提出一种针对复杂场景下运动目标检测与跟踪的改进方案，探究提高检测和跟踪精度的关键因素；
3.设计和实现所提方案中的运动目标检测和跟踪算法，并使用一系列复杂场景下的数据集进行测试和验证；
4.对比实验结果，分析改进算法的优点和缺点；
5.总结全文，提供可供实际应用的运动目标检测与跟踪方案。
三、主要研究方法：
1.综合运用计算机视觉、图像处理、机器学习等相关技术，以提高检测和跟踪的准确性和实时性；
2.利用大量样本数据，对算法进行训练和调优；
3.充分利用多传感器融合的技术手段，综合运用视觉传感器、红外传感器等，提高算法在不同场景下的应用效果；
4.采用经典算法和深度学习方法相结合的方式，从而实现更高效的运动目标检测和跟踪。
四、主要研究成果：
1.提出一种针对复杂场景下运动目标检测与跟踪的改进方法，并实现算法代码；
2.使用大量复杂场景数据集进行测试和验证，分析结果，掌握算法的优点和缺点；
3.撰写学术论文，发布论文或申请专利；
4.进行技术推广，将该算法在安防监控、自动驾驶、智能交通等领域中推广应用。
五、研究过程中需解决的问题：
1.如何在保证算法精度的同时，提高检测和跟踪的实时性；
2.如何有效利用传感器融合的技术手段，提高算法的稳定性和可靠性；
3.如何充分利用深度学习的方法，提高算法的准确性；
4.如何应对多目标遮挡等复杂场景的挑战，并提出具有针对性的解决方案。
六、主要参考文献：
1.Feng,W.,Chen,D.,Xu,H.,&Gao,Y.(2019).Movingobjectdetectionandtrackinginlowframe-ratevideoswithperiodicmotionpattern.PatternRecognition,88,321-338.
2.Zhou,Z.,Wu,X.,Ji,X.,Huang,F.,&Su,H.(2019).Movingtargetrecognitionwithlow-complexitydeepneuralnetworksinacomplexenvironment.OpticsandLasersinEngineering,115,74-85.
3.Zhang,X.,Zhang,J.,Yi,Z.,&Li,X.(2018).Arobustmethodformovingobjectdetectioninurbansurveillancevideos.OpticalEngineering,57(11),113107.
4.Wang,J.L.,Zhang,X.N.,&Xu,J.Q.(2018).Movingtargetdetectionwithframe-differenceandFCMclusteringalgorithm.IETImageProcessing,12(7),1233-1240.
7.王斌等.复杂场景下的运动目标跟踪研究.中国图像图形学报,2019,24(6):933-943.
八、任务计划：
时间安排研究内容
2022.1-2022.3综述和调研现有运动目标检测与跟踪算法的优缺点，确定研究方向和改进方案；
2022.4-2022.6收集并整理所需数据集，进行数据预处理和标记；
2022.7-2023.1基于设计的改进算法，实现运动目标检测和跟踪算法；
2023.2-2023.8采用大量数据集进行测试和验证，分析结果和算法优缺点；
2023.9-2023.10撰写学术论文，发表论文或申请专利；
2023.11-2023.12技术推广和应用。