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多运动目标检测与跟踪算法的研究的中期报告
一、研究背景
在生活中，人们越来越注重身体健康，运动健身日益普遍，同时，随着智能移动设备的普及和计算机视觉技术的发展，人们对于多目标运动检测和跟踪的需求也越来越高。多目标运动检测和跟踪指的是在图像或视频序列中同时检测和跟踪多个运动目标的技术。多目标运动检测和跟踪技术应用广泛，包括视频监控、无人机自主飞行、体育竞技等领域。
二、研究内容
本次研究的目标是针对多目标运动检测和跟踪算法进行研究。具体内容包括：
1.选取目前热门的多目标运动检测和跟踪算法进行研究，包括基于深度学习的算法和基于传统机器学习的算法。其中，深度学习的算法包括FasterR-CNN、YOLO等，传统机器学习的算法包括背景差分、帧差法等。
2.对以上算法的优缺点进行分析比对，选取出最优的算法进行进一步研究。
3.针对选定的算法，进行实验验证，使用公开的数据集进行测试，比较不同算法的检测精度和跟踪效果。
4.提出改进方案，针对算法的不足之处进行改进，提高算法的性能。
三、进展与计划
目前，我们已经完成了对多目标运动检测和跟踪算法的调研和分析，初步确定了研究方向。下一步，我们将对选定的算法进行进一步研究和实验验证，并尝试提出改进方案。具体计划如下：
1.在接下来的一周内，完成对FasterR-CNN和YOLO算法的深入研究，分析其优缺点并评估其性能表现。
2.在接下来的两周内，完成对以上算法的实验验证，并撰写实验报告。
3.在接下来的两周内，提出改进方案，并在实验中进行实验验证和性能比较。
4.在接下来的一周内，完成中期报告撰写并提交。
四、参考文献
1.Ren,S.,He,K.,Girshick,R.,&Sun,J.(2015).FasterR-CNN:Towardsreal-timeobjectdetectionwithregionproposalnetworks.IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,39(6),1137-1149.
2.Redmon,J.,Divvala,S.,Girshick,R.,&Farhadi,A.(2016).Youonlylookonce:Unified,real-timeobjectdetection.InProceedingsoftheIEEEconferenceoncomputervisionandpatternrecognition(pp.779-788).
3.Bouwmans,T.(2014).Traditionalandrecentapproachesinbackgroundmodelingforforegrounddetection:Anoverview.ComputerScienceReview,11,31-66.
4.Khan,K.,Schonfeld,D.,&Shah,M.(2016).Aguidetoconvolutionalneuralnetworksforcomputervision.Morgan&ClaypoolPublishers.