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基于视频分析的运动目标检测及阴影去除的中期报告
1.研究背景
随着计算机视觉技术的快速发展，基于视频分析的运动目标检测逐渐被广泛应用于许多领域，例如安全监控、交通管理和运动分析等。然而，由于光照条件不同和阴影的存在，在视频中检测和跟踪运动目标仍然是一个具有挑战性的问题。因此，为了提高运动目标检测的准确性和实时性，需要对视频进行高效的阴影去除和背景建模处理。
2.研究内容
本研究旨在针对基于视频分析的运动目标检测及阴影去除问题进行探讨和研究，并提出有效的解决方案。具体研究内容包括：
（1）针对视频中的阴影问题，采用基于颜色和形状特征的背景建模方法，结合MorphologicalTop-hat变换，去除阴影对运动目标的干扰，提高目标检测准确性。
（2）利用协同卷积神经网络（Co-CNN）对视频帧进行特征提取和运动目标检测，在保证高准确率的同时，提高检测速度和实时性。
3.工作进展
（1）已经完成了基于颜色和形状特征的背景建模和MorphologicalTop-hat变换的图像阴影去除处理。
（2）完成了基于协同卷积神经网络的特征提取和运动目标检测算法的设计和实现。
（3）在公开的视频数据集上进行了实验验证，结果表明，所提出的运动目标检测方法在准确性和实时性方面都优于现有的方法。
4.下一步工作
（1）在实验数据集上进一步验证和优化算法性能；
（2）研究如何将该算法应用于实际场景中，并进行实验验证；
（3）对算法的鲁棒性和通用性进行进一步探讨和优化。