基于高阶累积量机动检测的目标跟踪算法研究的开题报告

基于高阶累积量机动检测的目标跟踪算法研究的开
题报告
一、研究背景及意义
目标检测与跟踪是计算机视觉领域中的重要研究方向之一，它在视
频监控、无人驾驶、智能物流等领域有着广泛的应用前景。

然而，实际
场景下目标跟踪往往存在遮挡、运动模糊等问题，导致算法的精度和鲁
棒性较差。

因此，提高目标跟踪算法的鲁棒性和精度，成为了当前研究
的热点和难点。

本课题将基于高阶累积量机动检测的思想，研究新的目标跟踪算法。

高阶累积量机动检测是一种基于滤波器的信号处理技术，用于提取信号
中的特征。

将此技术引入到目标跟踪中，可以提取目标的运动特征，辅
助目标跟踪算法进行运动预测和姿态估计等任务。

该算法具有灵活性、
鲁棒性高等特点，能够有效应对目标跟踪中的各种问题。

二、研究内容
本课题将完成以下研究内容：
1. 对高阶累积量机动检测技术进行深入研究，掌握其核心原理和应
用场景。

2. 设计并实现基于高阶累积量机动检测的目标跟踪算法，包括目标
特征提取、目标运动预测、目标姿态估计等功能。

3. 使用公开数据集对算法进行测试，并与现有的目标跟踪算法进行
比较，评估新算法的性能和优点。

三、研究方法
本课题将采用以下研究方法：
1. 文献调研：通过查阅相关文献、论文和专利，对高阶累积量机动检测技术及其在目标跟踪中的应用进行综合研究。

2. 理论分析：根据高阶累积量机动检测的原理，分析其在目标跟踪中的适用性，并提出具体实现方案。

3. 算法设计：根据上述分析，设计出基于高阶累积量机动检测的目标跟踪算法，并实现算法原型。

4. 算法评估：使用公开数据集对算法进行测试，并与其他目标跟踪算法进行比较，评估新算法的性能和优点。

四、预期成果
本课题预期达到以下成果：
1. 完成高阶累积量机动检测技术在目标跟踪中的研究，深入理解其原理和应用场景。

2. 设计并实现基于高阶累积量机动检测的目标跟踪算法，并且在公开数据集上进行测试，评估算法的性能和优点。

3. 发表至少一篇相关学术论文，并具备申请相关专利的条件。