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复杂背景下的运动目标检测研究的任务书
一、选题背景
运动目标检测（MotionObjectDetection）是计算机视觉领域中的一项重要任务，其主要目标是在复杂背景下检测并定位图像/视频中的运动目标。随着物联网技术的不断发展，视频监控系统的应用越来越广泛，使得运动目标检测成为更加重要的研究方向。然而，在实际应用中，由于环境背景复杂，其它运动干扰、动态光照等因素影响，运动目标检测面临着很大的挑战。因此，如何在复杂背景下实现高效准确的运动目标检测一直是学术界和工业界关注的焦点。
二、任务内容
在本次任务中，我们将研究如何在复杂背景下实现高效准确的运动目标检测。具体研究内容如下：
1.综述分析
对现有运动目标检测算法进行综述分析，包括视频目标跟踪、背景建模、目标检测等多种算法，并比较其在复杂背景下的优缺点，为后续研究提供参考。
2.算法改进
针对现有算法的缺陷，我们将尝试改进和优化算法，提高运动目标检测的准确性和鲁棒性。具体包括但不限于：
-使用深度学习等新技术提高检测精度；
-解决运动目标在复杂背景下的遮挡问题；
-对深色、浅色等亮度复杂的目标进行处理；
-通过动态位置更新对运动目标进行跟踪等。
3.实验验证
通过大量的实验验证和对比分析，评估所提出算法的优劣性，并进一步改进和优化。同时，对于实验数据的获取和处理需要保证数据的质量和严谨性。
三、预期成果
1.提出一种在复杂背景下准确率高、响应速度快、性能稳定的运动目标检测算法；
2.实验数据集和分析结果，发表相关论文。
四、实施计划
本次研究计划于2021年9月至2022年6月完成。具体研究计划如下：
时间任务内容
2021年9月-10月研究现有的运动目标检测算法，制定研究计划和实验方案
2021年11月-2022年2月开展算法的改进和优化，实验数据的采集和处理
2022年3月-5月进行实验分析和结果验证
2022年6月撰写论文进行结论总结和总结发现
五、参考文献
[1]ZhangS,NiB,YangX,etal.“Comprehensiveunderstandingofdeeplearningbasedobjectdetection:Areview,”Neurocomputing,2018.
[2]AeronS,etal.“MotionObjectDetectionTechniquesinVideoSurveillance:AReview,”Proceedingsofthe2019IEEEInternationalConferenceonAdvancedCommunicationTechnologiesandNetworking.
[3]RababK.,etal.“DynamicBackgroundSubtraction:AReviewofRecentDatasets,Methods,andChallenges,”IEEESignalProcessingMagazine,2016.