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复杂拥挤环境下协同视频监控中目标跟踪算法研究的任务书
1.研究背景与意义
在城市化进程不断加速的今天，城市中出现了越来越多的场所需要进行视频监控，如商场、车站、机场等公共场所以及小区、工业园区等私人场所。怎样利用视频监控系统更好地维护安全成为了摆在我们面前的难题。目前，大多数视频监控系统主要采用固定监控设备进行视频拍摄，这样虽然能够涵盖很大的监控面积，但是却难以及时掌握场景中突发事件的发生，尤其是在复杂且拥挤的环境下，如市场、车站、机场等，通过单一的固定摄像头进行监控已经无法满足人们的需求。因此，协同视频监控成为一种有效的方法，它利用多个摄像头共同监控同一场景，实现全方位、多角度拍摄，极大地提高了监控范围和效果。
在协同视频监控中，目标跟踪的算法是非常重要的一环。目标跟踪算法是指利用摄像头采集到的视频数据，通过图像处理和分析来跟踪移动目标。目标跟踪算法能够及时准确地提供目标的位置信息，实时掌握场景的变化，是协同视频监控中最基础的技术之一。然而，在复杂拥挤的环境下，目标跟踪算法难以正确识别目标，并且容易将其他非目标信息与目标混淆，因此目标跟踪算法的优化成为了当前这一领域的研究热点和难点。
因此，本次课题的研究，旨在通过深入探究目标跟踪算法在协同视频监控中的应用，研究解决在复杂拥挤环境下目标跟踪算法中存在的困难，并制定出更为准确、高效的目标跟踪算法，以提升协同视频监控的监控能力和效果。
2.研究内容和研究目标
2.1主要研究内容
（1）分析复杂拥挤环境下协同视频监控中目标跟踪算法的难点和瓶颈，调研目前主流的目标跟踪算法研究进展。
（2）借鉴经典目标跟踪算法的思想，结合协同视频监控的特点，提出适合于复杂拥挤环境下协同视频监控中的目标跟踪算法，实现对目标的准确识别和跟踪。
（3）采集庞大的视频数据并通过数据处理实现算法的深度学习，达到算法对环境和目标的自适应能力。
（4）设计专用的实验环境，开展实验研究，检验和验证各类算法的效果。
（5）对比实验结果，分析不同算法有关因素，分析不同场景下各种算法的适用性。
2.2研究目标
（1）研究出适应于复杂拥挤环境下的目标跟踪算法，提高协同视频监控系统的监控范围和准确度。
（2）实现对于多目标、多摄像头视频监控的多目标跟踪能力，提高整个系统的监控效率。
（3）提高算法的自学习能力，根据环境和场景对算法进行自适应调整，进一步提高监控效果。
3.研究方法和难点
3.1研究方法
本次课题的研究方法主要包括理论研究和实验研究两种方法：
（1）理论研究：在该方法下，将通过文献阅读、调研和分析、实验验证等方式，彻底研究协同视频监控中目标跟踪算法，分析研究目标跟踪算法在复杂拥挤环境下的应用，以及现有算法存在的问题和不足之处。并在此基础之上，借鉴经典的目标跟踪算法思想，进行复杂拥挤环境下的协同视频监控中目标跟踪算法的优化。
（2）实验研究：在该方法下，将通过实验证明目前研究所提出的优化算法的优劣，确定最优算法。该研究方法还将对不同场景进行实验，验证算法的适应性，并提出相应的建议和改进措施。
3.2研究难点
（1）多目标的动态跟踪：目标在复杂拥挤的环境下移动非常频繁、复杂，如何保证目标的动态跟踪精准而又稳定，是一个需要解决的难点。
（2）目标识别和跟踪：在复杂拥挤环境下，目标的边界比较模糊，常常有其他被物体遮挡的部分。如何仅凭视频数据来确定目标以及精确跟踪目标，是本次研究过程中需要解决的难点。
（3）算法的适应性：在复杂拥挤环境下，环境因素的变化以及所跟踪的目标的不可预测性都会对跟踪算法的有效性造成很大的影响，如何处理好算法和环境之间的关系是研究的难点。
4.预期成果与应用价值
4.1预期成果
（1）提出了一种适应于复杂拥挤环境下的目标跟踪算法，实现对目标的准确识别和跟踪。
（2）实现了对于多目标、多摄像头视频监控的多目标跟踪能力，提高整个系统的监控效率。
（3）提高算法的自学习能力，根据环境和场景对算法进行自适应调整，进一步提高监控效果。
4.2应用价值
（1）该研究成果可以极大地提高协同视频监控系统的监控范围和准确度，可以应用于商场、车站、机场等公共场所，以及小区、工业园区等私人场所，提高场所的安全管理水平。
（2）该研究成果对于公共安全、反恐维稳、交通管控、海洋环境监测等相关领域都具有重要的应用价值，将会对未来智能化视频监控领域的发展带来积极推动，具有非常重要的技术和社会意义。