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基于仿生的视频目标随动跟踪方法及应用任务书
一、研究背景
随着智能视频监控技术的不断发展，目标跟踪技术已经成为了智能视频监控领域中的一个重要技术。目标跟踪技术主要是指在视频监控系统中，对于正在运动的目标进行动态识别和跟踪，实时地对目标进行定位、识别和目标行为分析等。
目前，市面上已经存在很多基于视觉跟踪的技术，但是由于视频监控场景的复杂性，这些基于视觉的跟踪技术还存在一些问题，例如光照变化、目标遮挡、背景干扰等。因此，基于仿生的视频目标跟踪技术成为了研究的热点。
二、研究目的
本次研究的主要目的是针对现有基于视觉的跟踪技术存在的问题，基于仿生方法研究视频目标随动跟踪技术，提高目标跟踪的准确性和鲁棒性，为实时目标识别和目标行为分析提供更加可靠的技术支持。
三、研究内容
1.利用仿生学的思想，研究基于视觉感知的运动传感器技术，实现对目标的实时跟踪。
2.利用生物视觉和计算机视觉相结合的方法，提取目标的特征信息，并将其转换为具有时空特性的特征向量。
3.建立目标跟踪模型，利用卡尔曼滤波等方法对目标状态进行估计，并优化跟踪模型的算法，提高跟踪准确性和鲁棒性。
4.根据实验数据评估跟踪算法的性能，并与现有的目标跟踪技术进行比较分析。
5.在视频监控系统中应用目标跟踪技术，实现目标的实时跟踪和目标行为分析。
四、研究意义
本次研究采用的基于仿生的视频目标跟踪技术，相比于传统的基于视觉的跟踪技术，具有更强的鲁棒性和准确性。在监控领域中，这种技术可以广泛应用于城市安全管理、物流管理、公共场所监控等方面，具有非常广泛的应用前景和社会价值。
五、研究方法
本次研究采用的主要研究方法包括文献综述、实验设计、数据采集、算法开发、实验结果分析等。其中，文献综述和实验设计是研究的核心。通过对相关文献的综述和问题的分析，确定研究的主要内容和思路，并在此基础上设计实验方案，收集目标跟踪数据，开发算法模型，分析实验结果，最终得出结论。
六、论文结构
本次研究的论文主要分为以下几个部分：
1.绪论：简述研究的背景、目的、意义和方法等方面。
2.相关技术综述：对目标跟踪技术、传感器技术等方面进行综述，对现有技术的缺陷和不足进行分析。
3.研究方法：对本次研究的主要方法和流程进行讲解。
4.算法原理与设计：对仿生学的思想、运动传感器、特征提取等方面进行详细描述，并提出跟踪模型的算法设计和优化策略。
5.实验分析：收集数据，对跟踪算法进行测试，并分析实验结果，评估算法的性能。
6.应用实践：将跟踪算法应用到视频监控系统中，在实时监控场景下进行验证。
7.结论与展望：总结本次研究的工作和成果，并对未来的研究提出展望。
七、参考文献
1.ZhikunWei,JiangyeYuan,YuanYao.Researchonabionicvideotrackingsystembasedonmotionperception:areview.InternationalJournalofAdvancedRoboticSystems,2014,11(108).
2.JianqingZhang,YangCao,BinSun,etal.Anewvideoobjecttrackingmethodbasedonimprovedvisualperceptionmodel.InternationalJournalofSignalProcessing,ImageProcessingandPatternRecognition,2017,10(3),53-62.
3.BinrongZhang,JianyuChen.Targettrackingalgorithmbasedonvisualperceptionanddatafusion.TechnologicalInnovationandManagementReview,2019,9(3),65-76.