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基于多目标跟踪的监控视频摘要系统的开题报告
摘要系统的概念
监控视频摘要系统旨在从长时间的监控视频中提取有价值的信息，并将其压缩为短时间的摘要视频。长时间的监控视频往往包含大量不相关的信息和冗余的图像数据，浪费了存储和处理资源。而监控视频摘要系统通过快速而高效的算法，可以提取出关键信息和重要事件，从而减少数据存储和减轻观察者的负担。
多目标跟踪算法
在监控视频摘要系统中，多目标跟踪算法是关键技术之一。它可以用于在监控视频中跟踪多个目标（例如人或车辆），并生成目标轨迹。多目标跟踪算法通常需要处理多目标之间的交互和遮挡等问题，这使得算法更具挑战性。
传统的多目标跟踪算法通常采用基于像素点的跟踪方法，即利用目标区域的相似性来进行匹配。然而，由于目标之间的相似性和背景噪声的干扰，这种方法容易导致错误匹配和漏报。近年来，一些基于深度学习和神经网络的多目标跟踪算法正在逐渐成为主流，取得了令人瞩目的成果。
监控视频摘要系统的设计
监控视频摘要系统的设计包括以下几个主要步骤：
1.视频预处理：对输入视频进行预处理，包括背景建模、去噪和图像增强等。
2.目标检测：利用预训练的目标检测模型，检测输入视频中的目标，并将其作为跟踪器的输入。
3.多目标跟踪：通过跟踪算法，对输入视频中的多个目标进行跟踪，并生成目标轨迹。
4.视频摘要：根据预设的摘要策略，从目标轨迹中选取关键信息，并将其压缩为短时间的摘要视频。
5.系统评估：对生成的摘要视频进行评估，并对算法进行改进。
总结
监控视频摘要系统基于多目标跟踪算法，可以从长时间的监控视频中提取有用的信息。未来，随着深度学习和神经网络技术的不断进步，监控视频摘要系统将变得更加智能和高效。