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基于深度学习的实时多目标跟踪关键技术的研究的任务书
一、研究背景及意义
随着计算机算力的不断提升和深度学习技术的快速发展，许多计算机视觉领域的问题得到了迅速解决。在目标跟踪领域，特别是多目标跟踪方面，人们有了更高的期望。实时多目标跟踪技术可以在视频中对多个目标进行实时跟踪，让计算机能够像人类一样处理不断变化的场景。随着智能交通、视频监控、无人机等技术在各个领域的应用不断增加，多目标跟踪技术更是成为了计算机视觉领域中非常重要的一个问题。
目前，实时多目标跟踪技术已经在标注、跟踪、检测等方面取得了很好的效果。但是，该领域仍面临着许多挑战和问题。其中最重要的问题之一就是长时间物体跟踪。由于场景的复杂性和目标跟踪器的限制，长时间物体跟踪时间困难。实时多目标跟踪技术的发展对社会具有重要的意义和价值。
二、研究目的和意义
本研究的目的就是针对上述问题，研究实时多目标跟踪关键技术，提出一种新的多目标跟踪算法。具体包括以下方面：
1.研究实时多目标跟踪的算法模型，设计适合多目标跟踪的网络结构。
2.在实验室内部和公开数据集上测试不同实时多目标跟踪方法的性能和效率，并进行实验结果的评估和比较。
3.分析多目标跟踪的基本问题，提出相应的解决方案。
4.研究长时间物体跟踪的方法，解决目前实时多目标跟踪中存在的难点问题。
三、研究内容和任务
1.深入调查研究实时多目标跟踪存在的问题、应用领域和现有的解决方案。同时，总结归纳现有常见的多目标跟踪算法模型和网络结构。
2.分析多目标跟踪的基本问题，如运动变化、视角变化、遮挡和丢失等，对每个问题提出相应的解决方案。在此基础上，设计适合多目标跟踪的新的网络架构。
3.在实验室内部和公开数据集上设计并评估不同实时多目标跟踪算法的性能和效率，同时运用深度学习技术和计算机视觉算法解决实时多目标跟踪中存在的问题。在实验结果的基础上比较不同算法的优劣，并最终确定适合多目标跟踪的算法模型和网络结构。
4.针对长时间物体跟踪问题进行研究，提出一种新的基于深度学习的长时间物体跟踪方法。进行实验测试，对其效果进行评估，为解决实时多目标跟踪中的长时间物体跟踪难题提供有力的支持。
四、研究计划和进度
该研究计划将分为以下三个阶段：
1.研究实时多目标跟踪的问题，分析多目标跟踪的基本问题，总结现有的解决方案。
时间：2周
2.设计适合多目标跟踪的新的网络架构，运用深度学习技术和计算机视觉算法解决实时多目标跟踪中存在的问题。在实验室内部进行实验测试。
时间：4周
3.在公开数据集上进行测试和评估。针对长时间物体跟踪问题进行研究，提出一种新的长时间物体跟踪方法。最终确定适合多目标跟踪的算法模型和网络结构。完成论文写作和提交。
时间：6周
五、参考文献
[1]Wang,N.,Ye,Q.,Zhang,J.,&Wen,F.(2019).Multi-ObjectTrackingwithQuadrupletConvolutionalNeuralNetworks.IEEETransactionsonImageProcessing,28(2),797-812.
[2]Bewley,A.,Ge,Z.,Ott,L.,Ramos,F.,&Upcroft,B.(2016).Simpleonlineandrealtimetrackingwithadeepassociationmetric.arXivpreprintarXiv:1703.07402.
[3]Wojke,N.,Bewley,A.,&Paulus,D.(2018).Simpleonlineandrealtimetracking(SORT).arXivpreprintarXiv:1602.00763.
[4]Zheng,A.,Zheng,W.,&Yang,Y.(2018).AMulti-ObjectTrackerwithOnlineOptimizationofObjectDetectionandFeatureMatching.ProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition,3652-3660.
[5]Zhang,L.,Zhou,J.,Wu,J.,&Wan,B.(2019).Anend-to-endlearnablemulti-modalityandmulti-scalefusionarchitectureforvideoobjectdetectionandtracking.InformationFusion,50,119-133.