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基于时空信息挖掘的视频目标检测与跟踪方法研究的任务书
任务书
研究背景:
随着科技的不断发展，视频监控技术已经被广泛应用于公共安全、交通管理等领域，已经成为了现代社会治理的重要手段之一。在视频监控当中,视频目标检测和跟踪是非常重要的任务，在大量数据的情况下，精确，可靠的检测和跟踪能够提高系统性能，优化系统效果，而这两者都离不开时空信息挖掘的支持，因此基于时空信息挖掘的视频目标检测与跟踪方法研究有着十分重要的现实意义。
研究目的:
通过本次研究，旨在探索一种基于时空信息挖掘的视频目标检测与跟踪方法，并对其进行优化和改进，以提高视频监控系统的性能和可靠性，解决目前视频监控当中存在的一些难题，为社会治理提供有力支撑和有效手段。
研究内容与方法:
1.对目前市场上先进的视频目标检测与跟踪技术进行调研和分析，总结其优缺点和适用范围，并结合时空信息挖掘技术，探究能够有效提升系统性能和精度的新方法和新算法。
2.设计基于时空信息挖掘的视频目标检测与跟踪系统，并进行实验验证，包括数据采集，模型训练和评估等环节。
3.基于实验结果，对系统进行优化和改进，对系统的性能、精度等方面进行评估和分析，并通过比较实验和分析结果，来提出具体改进方案以及改进后的实现效果。
4.结合实际应用场景，对系统进行拓展和改造，提高其适用性和可操作性，并对系统进行不断优化和调整，以达到最佳的检测和跟踪效果。
研究意义:
本研究具有现实意义和社会价值，主要体现在以下几个方面：
1.对现有视频目标检测和跟踪技术进行分析和总结，深入探究时空信息挖掘技术在视频监控中的应用，为该领域的研究提供参考和借鉴。
2.通过开发基于时空信息挖掘的视频目标检测与跟踪系统，提高系统的性能和可靠性，增强监控系统的智能化水平，提高视频监控技术在实际应用中的效果和价值。
3.不断优化和改造系统，提高其适用性和可操作性，具有广泛应用的前景和潜力，可应用于公共安全、交通管理等领域。
预期成果:
本研究预期达到以下成果：
1.开发出一种基于时空信息挖掘的视频目标检测与跟踪系统，可实现对视频监控场景中的对象或目标快速准确的定位和跟踪。
2.对该系统进行优化和改进，提高其性能和效果，使其能够在实际应用场景中得到推广和应用，具有良好的应用前景。
3.具备基础知识和实际经验的学生人才，掌握时空信息挖掘技术在视频监控中的应用，为相关领域的研究和发展做出贡献。
研究进度安排:
2021年9月-2021年12月:
1.研究本领域现有的视频目标检测与跟踪技术，技术调研和分析，总结优缺点和适用范围。
2.学习时空信息挖掘技术，并深入探究其在视频监控中的应用。
2022年1月-2022年4月:
1.设计基于时空信息挖掘的视频目标检测与跟踪系统，并进行实验验证，并进行系统性能和效果的评估和分析。
2.基于实验结果，对系统进行优化和改进，并进行比较实验和分析，提出具体的改进方案。
2022年5月-2022年8月:
1.结合实际应用场景，对系统进行拓展和改造，并继续进行优化和调整。
2.将最终实现的系统进行测试和验证，并在论文中进行分析和总结，形成科研成果。
参考文献:
1.Liu,W.,Anguelov,D.,Erhan,D.,Szegedy,C.,Reed,S.,Fu,C.Y.,&Berg,A.C.(2016).SSD:Singleshotmultiboxdetector.EuropeanConferenceonComputerVision(ECCV),21-37.
2.Redmon,J.,&Farhadi,A.(2018).YOLOv3:Anincrementalimprovement.arXivpreprintarXiv:1804.02767.
3.Li,Y.,Li,H.,Li,J.,Hu,Y.,&Liu,S.(2017).Deeplearningforobjecttracking:Asurvey.Neurocomputing,210,23-30.
4.Wang,F.,Yang,J.,&Gong,L.(2017).Objecttrackingbasedondeepconvolutionalneuralnetworks.JournalofSoftwareEngineeringandApplications,10(7),554-561.
5.Lee,J.Y.,Cho,J.H.,Jeon,M.,&Jun,S.C.(2018).Adesignofobjectdetectionandtrackingsystemusingdeeplearning.JournaloftheKoreanInstituteofInformationandCommunicationEngineering,22(12),2936-2946.