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复杂场景下目标跟踪算法的研究的开题报告
一、选题背景及意义
目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究方向。在现实生活中，目标跟踪技术已经被广泛应用于视频监控、智能交通、无人驾驶、人脸识别等领域。目标跟踪算法的研究可以大大提高计算机视觉的技术水平，对于实现智能化社会具有重要的意义。
但是，在实际情况下，场景往往比较复杂，目标跟踪可能会受到一些外部干扰，如光照变化、遮挡、变形等因素的影响。此时，只使用单一的目标跟踪算法可能会导致跟踪失效。因此，需要在复杂场景下进行目标跟踪算法的研究，以提高目标跟踪的稳定性和准确性。
二、研究内容及方法
在本论文的研究中，我们将采用深度学习算法来进行目标跟踪。深度学习在目标跟踪领域的应用越来越广泛，并且已经在很多领域中获得了良好的效果。我们将使用卷积神经网络（CNN）来实现目标的检测和跟踪。我们将提出一种新的深度学习模型，该模型能够适应复杂的场景，包括光线变化、遮挡和变形等。
我们将使用动态学习率调整算法来进一步提高嵌入式系统的运行速度。该算法使用学习器来动态调整学习率，以使网络适应不同场景下的目标跟踪任务。
此外，我们还将研究数据分割技术以提高跟踪效果。数据分割是将图像分为不同的部分，以分析每个部分的变化。该技术可以提高准确性，并且可以处理复杂场景下的跟踪任务。
三、研究计划及进度安排
在未来半年的时间内，我们将完成以下工作：
1.收集目标跟踪的相关文献，对目前领域内的目标跟踪算法进行全面的了解和分析。
2.提出和完善深度学习模型，将其融入到目标跟踪中。
3.设计和实现动态学习率调整算法以提高嵌入式系统的运行速度。
4.研究数据分割技术，探索其在目标跟踪中的应用。
5.在模拟环境下进行实验，测试算法的性能和效果，并对实验结果进行分析和总结。
下一步，我们将把重点放在深度学习模型的实现和动态学习率调整算法的优化上。同时，我们将继续深入研究数据分割技术，并尝试将其应用到我们的算法中。最终，我们将在多种复杂场景下进行实验，验证我们算法的效果。
四、预期研究成果
我们的研究将有以下预期成果：
1.提出一种新的深度学习模型，该模型能够适应复杂的场景下的目标跟踪任务。
2.设计和实现动态学习率调整算法以提高嵌入式系统的运行速度。
3.研究数据分割技术的应用，以提高目标跟踪的准确性和鲁棒性。
4.在模拟环境下进行实验，验证算法的性能和效果。
五、论文结构
本论文将包括以下几个部分：
第一章：选题背景及意义
第二章：相关文献综述
第三章：研究方法
第四章：实验结果与分析
第五章：总结和展望
参考文献