基于概率图模型的多目标跟踪算法研究的任务书.docx

基于概率图模型的多目标跟踪算法研究的任务书
一、任务背景
在当今社会中，随着科技的不断发展，物联网等智能设备越来越广泛地应用于各个领域，在实时监测、场景分析等方面起着越来越重要的作用。其中，多目标跟踪（MultipleObjectTracking，MOT）问题是计算机视觉领域中的一个重要问题。它指的是在视频序列中，对多个目标的位置、速度、加速度等动态属性进行实时跟踪的问题。
因此，为了解决多目标跟踪问题，基于概率图模型的多目标跟踪算法成为了一个研究热点和难点。
二、研究内容
本次研究的主要内容是基于概率图模型的多目标跟踪算法研究。该算法有以下优点：
1.能够考虑目标与背景的相互影响，实现对背景的自适应建模。
2.能够对目标出现、消失、遮挡等状态进行建模，减少漏检和误检的情况。
3.能够提高目标的跟踪精度和实时性，对于实时跟踪有着重要的应用价值。
本次研究主要包括以下内容：
1.分析多目标跟踪的问题和局限性，总结现有的处理方法。
2.介绍概率图模型和相关数学理论，并提出基于概率图模型的多目标跟踪算法。
3.利用公开数据集进行实验，通过与同类算法进行对比，验证本算法的可行性和效果优越性。
4.讨论和总结研究结果，指出该算法的不足之处和改进空间。
三、研究方法
1.文献调研：通过查阅相关文献，深入理解多目标跟踪问题与现有处理方法，总结优缺点，为算法提出提供理论依据。
2.算法设计：将概率图模型应用于多目标跟踪问题，利用最优化方法求解，设计出基于概率图模型的多目标跟踪算法。
3.实验验证：采用公开数据集进行实验，进行算法比对和效果验证。
4.数据分析：分析实验结果，讨论算法可行性和改进空间，并总结研究结果。
四、预期成果
1.论文：撰写论文一篇，系统介绍基于概率图模型的多目标跟踪算法研究的思路、方法和实验，阐述其理论意义和实际应用价值。
2.实验代码：设计并编写实验代码，完成算法验证和实验结果分析。
3.实验数据：保存实验数据，包括公开数据集及算法得出的结果。
五、资料和设备要求
计算机、MATLAB、计算机视觉相关文献和公开数据集等。
六、研究计划和进度安排
第一阶段：2022年7月-2022年9月
研究文献、总结多目标跟踪问题和现有处理方法，提出基于概率图模型的多目标跟踪算法。
第二阶段：2022年10月-2023年1月
设计并编写实验代码，利用公开数据集进行实验验证，分析实验结果。
第三阶段：2023年2月-2023年3月
撰写论文，讨论算法可行性和改进空间，并总结研究结果。
七、参考文献
1.程肇勇,薛翔.跨尺度学习的轻量级多目标跟踪算法[J].计算机视觉与模式识别学报,2021,4(1):54-62.
2.沈宇,王阳元,王岩,等.基于关键帧的多目标跟踪算法[J].山东大学学报(工学版),2021,51(1):64-71.
3.张弋,宋奎,肖毅,等.基于改进物体检测极大化后验概率的多目标跟踪算法[J].计算机工程与设计,2021,42(04):1287-1292.