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基于视频图像的运动目标检测与跟踪技术研究的任务书
任务书
一、任务背景与意义：
随着现代科技的不断发展，视频监控系统已经广泛应用于许多领域，如道路交通监控、公共安全监控、进出口管控等等。然而，如何对多个移动目标进行准确跟踪，监测目标的运动状态以及建立目标的轨迹和位置信息变得尤为重要。运动目标检测与跟踪技术可实现对监控目标的自动检测、跟踪和分类，大大提高了监控系统的准确性和实时性，对于公共安全、公共交通、智能交通等领域的应用将具有广泛的推广前景。
二、任务目标：
通过对视频图像的分析和处理，实现对运动目标的检测、跟踪和识别。
三、任务内容：
1、运动目标检测技术研究：
（1）传统运动目标检测技术研究，包括背景差分、遮挡处理、帧间差分等方法的原理和应用。
（2）基于深度学习的运动目标检测技术研究，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等方法，对检测结果进行分析和改进。
2、运动目标跟踪技术研究：
（1）传统运动目标跟踪技术研究，包括均值漂移（Meanshift）算法、卡尔曼滤波（Kalmanfilter）算法、粒子滤波（Particlefilter）算法等方法的原理和应用。
（2）基于深度学习的运动目标跟踪技术研究，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等方法，对跟踪结果进行分析和改进。
3、系统设计和实现：
（1）搭建视频监控系统，通过摄像头获取视频图像。
（2）利用上述方法对获取的视频图像进行运动目标检测和跟踪的处理。
（3）构建系统界面，实现对运动目标的实时显示、跟踪轨迹的展示、运动目标的分类等功能。
四、成果要求：
（1）基于深度学习模型和传统算法，实现运动目标检测和跟踪功能。
（2）搭建完整的系统平台，具有运动目标的实时检测、跟踪和分类等功能。
（3）提供完整的论文或综述，并进行有效地实现和测试。
五、参考文献：
[1]中文杂志：《计算机科学与探索》,《自动化学报》,《电子科技大学学报》等
[2]国际杂志：PatternRecognition,IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,etc.
[3]书籍：李开复《赢》,AndrewNg等人《深度学习》等。
六、预期工作时间：
三个月，详见详细计划。
七、详细计划：
第一周：综述相关文献，制定研究方案；
第二周：深入理解传统算法和深度学习模型，并进行算法的训练和实验；
第三周：进行运动目标检测和跟踪技术的实现，并进行系统的软硬件设计；
第四周：对实现的算法和系统进行测试和优化；
第五周：完善论文的撰写，并上传GitHub；
第六周：实验结果和总结讨论，提出未来展望；
第七周：进行论文的修改和审核工作；
第八周：对成果进行汇报和答辩。