复杂背景下感兴趣运动目标的检测与跟踪的任务书.docx

复杂背景下感兴趣运动目标的检测与跟踪的任务书
一、任务概述
在当今的社交媒体和视频分享平台上，越来越多的人开始将自己的日常运动记录与其他人分享，推动着健康和运动的热潮。然而，对于绝大多数人来说将运动记录下来仅仅是为了记录而已，而不是想要进行过多分析和处理，这可能是因为需要专门的技术与知识。然而，如果我们能够建立一个自动化的系统来对运动视频进行分析和处理，并从中提取有价值的信息，那么我们将能够为更多人提供更全面和个性化的健康和运动建议。因此，本任务旨在建立一个能够在复杂背景下感兴趣运动目标的检测与跟踪系统。
二、任务执行流程
1.数据来源
本任务的数据源来自于标注好的运动视频，旨在尽可能地模拟真实生活中的情况，如比较复杂的背景、视角、运动和光线条件等。为了确保模拟的真实性，本任务将选择来源于公共视频平台的私人运动记录视频和体育赛事的视频。
2.建立训练数据集
选取到达一定标准的私人运动记录视频、体育赛事视频，进行标注得到运动目标区域的边界框。需要将标注的边界框转换为相应的训练数据集格式，如COCO,PASCALVOC等。
3.模型选择
对于本任务，我们需要选择能够在复杂背景下进行目标检测与跟踪的模型。基于以往的研究和实践经验，我们选取FasterR-CNN、YOLOv3、MaskR-CNN等深度学习模型。
4.模型训练
针对建立好的训练数据集和基于先前的模型选择，利用训练数据集进行模型训练。本任务中，我们将使用TransferLearning对预训练数据进行微调，以加速和优化模型训练。同时，为了获得更好的结果，对模型进行定期的优化以及损失函数的选取与更改，以达到更好的结果的最大化。
5.检测与跟踪
当训练得到不同模型后，则开始对视频进行检测与跟踪。我们可以在每个视频帧中寻找运动目标，例如行人、自行车或是球等，并在后续的帧中跟踪目标。对于运动目标的识别过程，需要使用与训练模型相同的算法，并根据检测结果为每个目标分配一个唯一的ID，便于跟踪。除此之外，运动目标检测与跟踪还需要满足以下几个要求：
(1)实时性：能够随时识别运动目标位置和状态，普通视频轻量化处理可达到30fps以上。
(2)稳定性：对不同天气、光线和场景变化的适应能力强。
(3)精度：对目标的识别和跟踪精度高，较少对背景产生干扰和噪音，并能够有效解决因目标遮挡、缩放、旋转、变形等方面的挑战。
(4)多目标跟踪：能够有效地处理多个运动目标同时出现的情况。
6.评价模型
模型建立完之后，需要用预定义的度量标准进行模型评估，该评估将依据准确度、召回率与F1值等度量标准，以及实际运行速度、精度、运行成本等要素进行全面评测。
三、预期结果
通过本任务建立检测与跟踪系统，我们将得到以下预期结果：
1.实现能够在复杂背景下进行运动目标检测与跟踪的系统，并将其应用于实际的运动记录。
2.合理调整系统参数，使检测与跟踪系统能够在运动目标跟踪率与时间效率之间取得良好的平衡。
3.对于运动环境中的运动物体，能够快速和准确地识别以及有效地跟踪运动目标，获得较高的跟踪准确度和跟踪效率。
4.基于已实现的系统，推送相关建议和预测给用户，以便用户根据运动数据更好的调整运动方式和习惯。