基于背景建模的动态场景运动目标检测算法研究的开题报告.docx

基于背景建模的动态场景运动目标检测算法研究的开题报告
一、选题背景
随着计算机视觉技术的不断进步，运动目标检测已成为智能视频监控、智能交通系统、自主驾驶等领域的核心问题之一。运动目标检测算法的核心是找到对比度高、形状明显的目标；同时，在多目标场景中，还需要实现对多个目标的同时识别与跟踪。因此，在复杂的背景下，运动目标检测变得极为复杂。
其中，背景建模技术是运动目标检测算法中比较常用的一种算法。运动目标检测的主要流程是：首先，建立背景模型；然后，将当前视频帧与背景模型作对比，找到运动背景（通常会被忽略）和运动目标；最后，对运动目标进行检测与跟踪。而背景建模的核心是建立一个静态背景图像，并对图像中的像素进行分析，以便判断在当前视频帧中哪些像素是属于背景，哪些像素是属于运动目标。一般情况下，背景建模算法可以分为两类：基于预处理和在线背景建模。
二、研究意义
运动目标检测在许多实际应用中具有广泛的应用价值，如：视频监控、交通监控、自主驾驶等。而背景建模是运动目标检测算法中的关键环节，背景建模的好坏直接影响着运动目标检测的精度与准确性。因此，本研究有着重要的研究意义，它有利于提高运动目标检测算法的性能，实现更为精准、准确的运动目标检测。
三、文献综述
（1）基于背景减除算法的运动目标检测技术综述
该文综述了基于背景减除算法的运动目标检测技术的研究现状、应用领域和存在的问题。其中，介绍了背景减除算法的基本原理与分类；同时，总结了多种背景减除算法的发展历程、优缺点和适用场景，并分析了当前研究中存在的主要问题和挑战。
（2）基于深度学习的背景建模算法综述
该文综述了基于深度学习的背景建模算法的研究现状和发展趋势。其中，介绍了深度学习技术在背景建模领域的优势与不足，并分析了当前深度学习模型在背景建模中应用的情况和取得的成果；同时，探讨了未来深度学习在背景建模领域的应用和发展方向。
四、研究计划
（1）调研文献相关理论，对基于背景建模的动态场景运动目标检测算法进行研究和探究；
（2）在MATLAB环境下，实现基于预处理的背景建模算法和在线背景建模算法，并与传统算法进行对比分析；
（3）在实验中提取特征，同时使用正负样本进行训练和测试，进而对运动目标进行分类；
（4）结合实际场景，进行算法测试与评估，验证算法的有效性和可行性。
五、参考文献
[1]李超.基于高斯混合模型的背景建模运动目标检测算法[J].计算机科学,2017,44(S2):30-33.
[2]孙松伟,张亮.基于改进的移动平均背景建模的运动目标检测方法[J].计算机工程与应用,2018,54(5):1-6.
[3]黄品瑄,陈国鹏.基于LightGBM的运动目标检测技术[J].智能计算机与应用,2020,1(1):1-5.
[4]GongY,ZhangM,LvX,etal.Backgroundsubtractionbasedonthree-dimensionalsparserepresentation[J].JournalofVisualCommunicationandImageRepresentation,2018,54:85-93.