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基于仿生智能的多目标跟踪算法研究的任务书
一、任务背景
随着科技的不断发展，各类智能设备的应用越来越普及。其中，运用多个传感器对运动目标进行跟踪已成为一种重要的应用需求，如无人机、智能监控、智能交通等领域。多目标跟踪中要达到的目标是保证物体在三维空间内的连续跟踪，并对目标进行分类、识别和轨迹分析。
针对多目标跟踪问题，传统方法主要基于统计学模型，如Kalman滤波、粒子滤波等。但这些方法仍存在一些缺陷，如：容易受到噪声干扰，对目标性质（如形状、运动方式）的适应性较差，跟踪质量不易保证等问题。
为了更好地解决多目标跟踪的问题，在近些年，基于仿生智能的方法在此领域也得到了广泛应用。此类方法以生物学为参考，利用生物学中的模式来创造新的算法并解决实际问题，具有更好的鲁棒性、抗噪性和对不确定性较好的适应性，能够增强多目标跟踪算法的性能。
因此，本文针对基于仿生智能的多目标跟踪算法进行研究，旨在提出一种适应性良好、误差较小、跟踪精度较高的多目标跟踪算法。
二、研究目的
本研究旨在：
1.系统梳理多目标跟踪的基本原理和现状，剖析传统方法的不足之处；
2.系统介绍仿生智能技术的理论基础及其应用；
3.提出一种基于仿生智能的多目标跟踪算法，具有更好的鲁棒性、抗噪性和对不确定性较好的适应性；
4.使用MATLAB等相关软件进行仿真实验，验证新算法的性能和优越性。
三、研究内容
1.多目标跟踪算法的基本原理和现状：
分析多目标跟踪的现状和发展趋势，总结其基本原理和实现方式，分析传统方法的局限性和不足之处；
2.仿生智能技术的原理及其应用：
介绍仿生智能技术的基本原理和应用，包括遗传算法、神经网络、模糊逻辑、免疫计算等，并比较不同算法的优劣性；
3.基于仿生智能的多目标跟踪算法设计：
提出一种基于仿生智能的多目标跟踪算法，探究其基本框架、关键理论和算法实现方法；
4.新算法的仿真实验：
使用MATLAB等相关软件进行仿真实验，利用实验结果对新算法的性能及其优越性进行评价。
四、研究方法
1.文献资料法：
搜集多目标跟踪、仿生智能等领域内经典、前沿的文献、期刊及研究报告，剖析已有的理论和实践成果，分析新算法的理论框架及其实现方法；
2.实验仿真法：
借助MATLAB等相关软件，通过对新算法的算法模型进行仿真实验，评估其性能及其优势，完善算法的性能指标，并分析实验结果。
五、研究计划
1.第一周：搜索、阅读相关文献，制定计划，完成任务书和开题报告；
2.第二周：深入研究多目标跟踪的基本原理，分析传统方法的不足之处；
3.第三周：系统介绍仿生智能技术的理论基础及其应用，分析不同算法优劣性；
4.第四周：设计基于仿生智能的多目标跟踪算法，探讨其关键理论和算法实现方法；
5.第五周：基于MATLAB等相关软件，进行算法模型仿真实验，评估新算法的性能及优势；
6.第六周：撰写毕业设计论文初稿，包括摘要、绪论、文献综述、算法设计、仿真实验、论文总结等几个部分；
7.第七周：对论文进行修改并完善，提交最终稿。
六、预期成果
1.建立一种基于仿生智能的多目标跟踪算法，解决传统算法的限制性问题；
2.实验仿真结果表明，新算法在鲁棒性、抗噪性和对不确定性的适应性等指标上有明显优势，并实现了多目标跟踪的高效性和稳健性；
3.提高个人动手能力、编程能力和论文写作能力，提升专业能力与水平。