基于相关滤波的目标跟踪算法研究的任务书.docx

基于相关滤波的目标跟踪算法研究的任务书
一、研究背景
随着计算机视觉技术、深度学习技术等的快速发展，目标跟踪技术在视频监控、人机交互、自动驾驶等领域得到广泛应用。目标跟踪技术的发展不仅需要算法的提高，还需要硬件的支持。目前，计算机视觉方向的算法研究以及硬件平台研发对目标跟踪算法的理解和发展至关重要。
二、任务目的
本次任务的主要目的是基于相关滤波算法，在视觉目标跟踪方面提出一种新的解决方案，并利用现有的硬件平台进行实现，验证算法的可行性和有效性。
三、任务内容
1.熟悉并阅读相关滤波算法的论文，了解目标跟踪算法的发展历程和研究现状，掌握相关滤波算法原理和实现方法。
2.设计相关滤波目标跟踪算法，实现原型算法，并利用MATLAB、Python等编程语言进行模拟实验。
3.针对现有的FPGA硬件平台，设计并实现算法硬件实际应用。对硬件平台的性能和资源需求进行评估，并进行优化。
4.通过实验对算法的跟踪效果和多目标跟踪的能力进行评估和比较，并与使用其他跟踪算法的结果进行对比。
四、任务重点
1.深入理解相关滤波算法的原理，研究相关滤波算法在目标跟踪方面的可行性。
2.通过编程实现，加深对算法的理解和掌握。
3.通过准确设计并实现硬件平台，为实际应用提供可行性评估。
五、任务难点
1.相关滤波算法对于图像质量的要求较高，算法鲁棒性和性能的提高需要进行优化研究，引入更多的先进思想和技术。
2.硬件平台实现对于资源的需求较高，需要考虑如何恰当地平衡硬件资源的使用和算法的性能。
六、成果要求
1.撰写一份完整、准确、具体的任务书。
2.撰写一份完整、准确、具体的论文，阐述算法的原理、实现方法和实验结果。
3.设计并实现硬件平台的原型，并且对平台的性能需求和资源需求进行分析和评估。
4.实现软件算法原型，并利用硬件平台进行实现，对实验结果进行对比分析。
七、参考文献
[1]DanelljanM,HägerG,KhanFS,etal.AccurateScaleEstimation
forRobustVisualTracking[C]//BritishMachineVisionConference,
UniversityofWarwick,UK,2014.
[2]HenriquesJF,CaseiroR,MartinsP,etal.High-speedtracking
withkernelizedcorrelationfilters[J].PatternAnalysisand
MachineIntelligence,2015,37(3):583-596.
[3]ZhouT,WangL,LuX,etal.VisualTrackingviaGeometric
Autoencoders[J].IEEETransactionsonCircuitsandSystemsforVideo
Technology,2018,28(9):2283-2294.
[4]JiangH,YangL,YiC,etal.LearningaDeepConvolutional
NetworkforRobustVisualTracking[C]//InternationalConferenceon
ComputerVision,ICCV2017.2017.