基于深度学习的多行人目标跟踪及行人重识别算法研究的任务书.docx

基于深度学习的多行人目标跟踪及行人重识别算法研究的任务书
一、题目
基于深度学习的多行人目标跟踪及行人重识别算法研究
二、背景与意义
目标跟踪是计算机视觉中的一项重要研究领域，它在智能监控、自主导航、智能交通等领域有着广泛应用。而行人目标跟踪作为目标跟踪的一种重要方式，是衡量目标跟踪技术的关键指标。但是，由于复杂的环境条件、目标数量过多、目标交叉等因素，行人目标跟踪一直是难以攻克的难题。
随着深度学习技术的发展，深度神经网络在计算机视觉领域中得到了广泛应用。使用深度学习技术可以提高行人跟踪的效果，使得跟踪算法更加鲁棒可靠。同时，行人重识别技术也成为目标跟踪领域中的热点研究方向。行人重识别技术可以对不同场景中的行人进行识别，从而为目标跟踪提供更多的信息。
本研究的意义在于：针对目前智能监控领域中行人目标跟踪的难点问题，利用深度学习技术研究多行人目标跟踪及行人重识别算法，提高目标跟踪的准确性和稳定性，为智能监控、自主导航、智能交通等领域中应用行人目标跟踪技术提供更多支持。
三、研究内容
1.研究多行人目标跟踪算法
多行人目标跟踪算法是本研究的核心内容。首先，使用深度学习技术提取图像特征，包括行人的外形、颜色、纹理等特征，用于目标跟踪。接着，结合多目标跟踪算法，对多个行人目标进行跟踪，解决目标交叉和相似度高等难点问题。
2.研究行人重识别算法
行人重识别算法是本研究的辅助内容。通过研究行人外形、颜色、纹理等特征，使用深度学习技术提取行人特征向量。利用特征向量进行行人重识别，提高目标跟踪算法的准确度。
3.实验与测试
通过编写行人目标跟踪及行人重识别算法的程序，对算法进行测试和实验。使用公共数据集或自建数据集，进行算法的准确度、鲁棒性等性能测试和实验。
四、研究方法
1.深度学习技术
本研究主要使用深度学习技术进行多行人目标跟踪及行人重识别算法的研究。使用卷积神经网络（CNN）提取行人外形、颜色、纹理等特征，进行行人跟踪和重识别。
2.多目标跟踪算法
本研究使用多目标跟踪算法对多个行人目标进行跟踪，解决目标交叉和相似度高等难点问题。同时，通过优化跟踪算法，提高跟踪精度和算法稳定性。
3.数据集和实验环境
本研究可以使用公共数据集（如市区行人检测数据集、车载行人检测数据集等）或自建数据集进行测试和实验。同时，利用计算机视觉相关的框架（如Tensorflow、Pytorch等），编写算法程序进行实验。
五、预期结果
1.实现多行人目标的精确跟踪
本研究预期能够实现多行人目标的精确跟踪，提高跟踪算法的准确性和稳定性。
2.实现行人重识别
本研究预期能够实现行人重识别，提高目标跟踪算法的准确度。
3.实现算法的鲁棒性
本研究预期能够提高目标跟踪算法的鲁棒性，使其更适用于不同场景下的行人目标跟踪应用。
六、参考文献
[1]D.Held,S.Thrun,andS.Savarese.LearningtoTrackat100FPSwithDeepRegressionNetworks.InECCV,2016.
[2]M.Danelljan,G.Hager,F.ShahbazKhan,andM.Felsberg.DiscriminativeScaleSpaceTracking.InCVPR,2017.
[3]U.Park,S.Lee,J.Sang,andI.S.Kweon.Eco:EfficientConvolutionOperatorsforTracking.arXivpreprintarXiv:2004.01193v2,2020.
[4]C.Zhu,Q.Wang,W.Hu,B.Liu,andH.Li.Distractor-awareSiameseNetworksforVisualObjectTracking.InCVPR,2018.
[5]C.Qin,X.Yang,W.Zeng,Y.Liu,andH.Ling.CollaborativeandAdaptiveLearningforLarge-scaleMultipleObjectTracking.InCVPR,2018.