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视频图像运动目标检测与跟踪算法的研究的任务书
任务书
一、研究背景和意义
随着科技的不断进步和应用的广泛推广，视频图像的处理和分析应用越来越广泛，其中运动目标检测与跟踪是其中的重要一环。运动目标检测与跟踪算法可以广泛应用于视频监控、智能交通、人机交互等领域，具有很高的研究和应用价值。
运动目标检测与跟踪算法的研究能够帮助提高视频图像处理的效率和准确率，为实际应用提供更好的帮助。目标检测是指从视频图像中检测出感兴趣的运动目标，而目标跟踪是指对目标进行连续追踪和分析。通过对运动目标的检测和跟踪，我们可以进行目标识别、行为分析、目标跟踪等任务，进一步帮助我们实现智能化的视频图像处理。
目前，运动目标检测与跟踪算法已经取得了一些研究成果，但仍然存在一些问题和挑战。如何实现对复杂场景下的运动目标准确检测和跟踪仍然是一个亟待解决的问题。因此，本研究旨在研究并改进现有的运动目标检测与跟踪算法，提高算法的准确率和实时性，以满足实际应用的需要。
二、研究内容和方法
1.研究内容
（1）调研现有的运动目标检测与跟踪算法，包括基于传统图像处理方法和深度学习方法的算法。
（2）分析现有算法的优缺点，找出其中存在的问题和挑战。
（3）提出改进的运动目标检测与跟踪算法，重点改善算法的准确率和实时性。
（4）设计实验并进行算法评估，验证改进算法的效果和性能。
2.研究方法
（1）收集相关文献和资料，了解现有的运动目标检测与跟踪算法。
（2）分析现有算法的优缺点，找出其存在的问题和局限性。
（3）结合自身研究背景和实际需求，提出改进算法的方案，并详细阐述其思想和原理。
（4）构建适当的实验环境，设计合理的实验方案，收集实验数据并进行算法评估。
（5）根据实验评估结果，进一步改进和完善算法，提高其准确率和实时性。
三、预期结果和效益
1.预期结果
（1）调研和总结现有的运动目标检测与跟踪算法，了解其原理和应用。
（2）提出改进的运动目标检测与跟踪算法，重点改善算法的准确率和实时性。
（3）通过实验评估，验证改进算法的效果和性能。
2.预期效益
（1）提高运动目标检测和跟踪算法的准确率和实时性，推动相关技术的发展和应用。
（2）为视频图像处理领域的研究和应用提供参考和借鉴。
（3）促进学术交流和合作，推动相关研究领域的发展。
四、进度安排
（1）第一阶段：收集和调研相关文献和资料，了解现有的运动目标检测与跟踪算法。预计耗时1个月。
（2）第二阶段：分析现有算法的优缺点，找出存在的问题和挑战。预计耗时2个月。
（3）第三阶段：提出改进的运动目标检测与跟踪算法，并详细阐述其思想和原理。预计耗时3个月。
（4）第四阶段：构建实验环境，设计实验方案，进行算法评估。预计耗时1个月。
（5）第五阶段：根据实验评估结果，进一步改进和完善算法，提高其准确率和实时性。预计耗时2个月。
五、参考文献
[1]Liu,Y.(2018).Asurveyonvision-basedhumanactionrecognition.ImageandVisionComputing,76,97-115.
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[3]Wang,L.,Cheng,J.,Shen,Y.,Li,Q.,&Borji,A.(2018).Revisitingvideosaliency:Alarge-scalebenchmarkandanewmodel.IEEETransactionsonImageProcessing,27(4),1893-1905.