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智能视频监控下的目标跟踪关键技术研究的任务书
任务书
一、课题概述
智能视频监控技术随着时代的发展和科技的进步得到了广泛的应用。如今，越来越多的地方采用了视频监控技术来保障公共安全和维护社会治安。随着视频监控设备的发展和安装数量的增加，对视频监控的实时性和效率要求也越来越高。
为了提高视频监控的效率和准确性，目标跟踪技术成为了智能视频监控研究的一个重要方向。目标跟踪可以实现对视频中目标物体的实时跟踪和识别，为视频监控工作提供了重要支撑。目前，针对目标跟踪的技术方案有很多，但存在一些技术瓶颈，例如对不同场景下目标跟踪效果不一、对目标形态变化过大、光照条件复杂的适应能力较弱等问题。
针对上述问题，本课题旨在通过研究智能视频监控下的目标跟踪关键技术，提高视频监控效率和准确性，为社会治安稳定和公众安全提供更加完善的技术保障。
二、研究内容
1.基于深度学习的目标检测和识别技术研究。
目标检测和识别是目标跟踪的前提，本课题将探究深度学习技术在目标检测和识别中的应用，并对目标检测和识别算法进行优化和改进，以提高目标跟踪的准确性和实时性。
2.基于多特征融合的目标跟踪算法研究。
针对目标在不同场景下的变化和目标形态变化较大等问题，本课题将探究多特征融合的目标跟踪算法，将目标跟踪算法与分类算法相结合，以提高目标跟踪的适应能力和准确性。
3.基于全局优化的数据关联技术研究。
数据关联技术是目标跟踪的核心问题之一，本课题将探究基于全局优化的数据关联技术，针对光照条件复杂等问题进行研究，以提高目标跟踪的适应能力和准确性。
三、研究目标
通过本课题的研究，达到以下目标：
1.提高智能视频监控系统的目标跟踪准确率和实时性。
2.优化目标检测和识别算法，提高目标跟踪算法的准确率和实时性。
3.发现并解决目标跟踪中遇到的各种问题，为智能视频监控的推广应用提供技术支持。
四、研究计划及进度安排
本课题的研究计划及进度安排如下：
年份研究内容进度
第一年
1-6月基于深度学习的目标检测和识别技术研究完成实验
7-12月基于多特征融合的目标跟踪算法研究完成实验
第二年
1-6月基于全局优化的数据关联技术研究完成实验
7-12月实验数据分析及算法修正、优化完成实验
第三年
1-6月系统综合及性能测试完成实验
7-12月论文写作及成果汇报完成实验
五、预期成果
本课题预期取得的成果有：
1.提出一种基于深度学习的目标检测和识别技术方案，实现高效准确的目标识别和跟踪。
2.提出一种基于多特征融合的目标跟踪算法，提高目标跟踪的适应能力和准确性。
3.提出一种基于全局优化的数据关联技术方案，解决光照条件复杂等问题，提高目标跟踪的适应能力和准确性。
4.完成系统综合及性能测试，验证研究成果的可行性，获得相关专利和论文发表。