本科毕业设计__基于视频的目标跟踪及人群密度估计方法研究开题报告
基于FPGA的视频监控跟踪系统的设计与实现的开题报告
基于FPGA的视频监控跟踪系统的设计与实现的开题报告一、课题背景和研究意义视频监控技术在实际应用中具有重要意义，广泛用于各种领域，如安防监控、交通监控、环境监控等。
视频监控技术的高效性和实时性对算法和硬件设备的要求都很高，因此利用FPGA实现视频监控跟踪系统，不仅可以提高实时性能，还可以适应不同的监控场景，实现更精确的目标跟踪。
本课题的研究意义在于：1.提高视频监控技术的实时性能和准确性；2.利用FPGA实现视频处理硬件，提高处理效率；3.研究视频跟踪算法，实现目标实时定位和跟踪；4.探索适用于不同场景的监控跟踪方案，提高监控效果。
二、研究内容和研究方法1.研究基于FPGA的视频处理系统设计，包括视频采集、预处理、编码、解码等模块的设计与实现；2.研究基于深度学习的视频目标检测算法，在FPGA硬件平台上实现目标检测，并将结果传输至下一级处理模块；3.研究视频跟踪算法，实现目标的实时定位和跟踪；4.探索不同场景下的视频处理方案，提高监控效果和灵活性。
研究方法：1.对视频采集、处理、传输等模块进行需求分析，设计相应的视频处理系统；2.调查目标检测与跟踪算法，建立相应的模型；3.将开发好的算法和模型应用于FPGA平台上，并进行性能测试；4.根据实验结果和用户反馈，对系统进行优化和改进。
三、研究目标和预期成果1.完成基于FPGA的视频监控跟踪系统设计与实现；2.实现视频的实时采集、处理、传输和存储；3.实现目标检测和跟踪算法，提高监控效果和准确性；4.提高系统的可靠性、实时性和处理效率；5.验证系统在不同场景下的监控能力和应用性。
四、进度计划第一阶段：系统需求分析和设计（2个月）1.对视频监控需求进行分析，确定系统的功能和性能指标；2.设计视频采集、处理、传输和存储模块；3.研究并选择合适的目标检测和跟踪算法。
第二阶段：系统开发与实现（6个月）1.搭建完整的视频监控跟踪系统，实现视频的预处理、编码、解码等模块；2.学习深度学习等相关技术，实现目标检测和跟踪算法；3.进行系统测试和调试，优化系统性能。
《2024年目标跟踪算法综述》范文
《目标跟踪算法综述》篇一一、引言目标跟踪是计算机视觉领域的重要研究方向之一，其应用广泛，包括视频监控、人机交互、自动驾驶等领域。
目标跟踪算法的主要任务是在视频序列中，对特定目标进行定位和跟踪。
本文旨在全面综述目标跟踪算法的研究现状、基本原理、技术方法以及发展趋势。
二、目标跟踪算法的基本原理目标跟踪算法的基本原理是通过提取目标特征，在视频序列中寻找与该特征相似的区域，从而实现目标的定位和跟踪。
根据特征提取的方式，目标跟踪算法可以分为基于特征的方法、基于模型的方法和基于深度学习的方法。
1. 基于特征的方法：该方法主要通过提取目标的颜色、形状、纹理等特征，利用这些特征在视频序列中进行匹配和跟踪。
其优点是计算复杂度低，实时性好，但容易受到光照、遮挡等因素的影响。
2. 基于模型的方法：该方法通过建立目标的模型，如形状模型、外观模型等，在视频序列中进行模型的匹配和更新。
其优点是能够处理部分遮挡和姿态变化等问题，但模型的建立和更新较为复杂。
3. 基于深度学习的方法：近年来，深度学习在目标跟踪领域取得了显著的成果。
该方法主要通过训练深度神经网络来提取目标的特征，并利用这些特征进行跟踪。
其优点是能够处理复杂的背景和目标变化，但需要大量的训练数据和计算资源。
三、目标跟踪算法的技术方法根据不同的应用场景和需求，目标跟踪算法可以采用不同的技术方法。
常见的技术方法包括基于滤波的方法、基于相关性的方法和基于孪生网络的方法等。
1. 基于滤波的方法：该方法主要通过设计滤波器来对目标的运动进行预测和跟踪。
常见的滤波方法包括卡尔曼滤波、光流法等。
2. 基于相关性的方法：该方法通过计算目标与周围区域的相关性来实现跟踪。
常见的相关性方法包括基于均值漂移的算法、基于最大熵的算法等。
3. 基于孪生网络的方法：近年来，基于孪生网络的跟踪算法在准确性和实时性方面取得了显著的进步。
该方法通过训练孪生网络来提取目标和背景的特征，并利用这些特征进行跟踪。
视频监控中的人数统计和人群密度分析的开题报告
视频监控中的人数统计和人群密度分析的开题报告一、选题背景和意义随着科技的不断进步发展，视频监控系统得到了广泛的应用，已成为了现代城市安全防范、监督管理和交通运输等重要领域的基础设施。
而人数统计和人群密度分析是视频监控系统中非常基础而且重要的一个功能，可以帮助用户了解监控区域内的人流状况，从而更好地实现监控预警、疏导人流等目的。
本课题旨在研究视频监控中的人数统计和人群密度分析技术，通过对监控视频进行特征提取和图像处理，实现对人数和人群密度的实时统计和分析，提高视频监控系统的智能化程度，为城市安全管理和交通规划提供技术支持。
二、研究内容和方法本项目主要研究内容包括以下几个方面：1.监控视频人数统计：利用图像处理技术，对监控视频中的人影进行特征提取和跟踪识别，从而实现对监控区域内人数的实时统计。
2.监控视频人群密度分析：基于人数统计的基础上，采用密度图分析法，对监控区域内的人群分布情况进行分析，提供人流密集区分布图，并通过警报系统提前预警人流拥堵。
3.视频数据压缩和存储：针对大数据量视频监控数据的问题，采用数据压缩和存储技术，降低系统运行成本和存储负荷。
研究方法主要包括以下几个步骤：1.基于深度学习的人影目标检测和跟踪算法，对监控视频中的人影进行实时跟踪并进行统计分析。
2.采用密度图分析法，根据人群的分布情况，对监控区域内的人流密集区域进行标注，并通过人流预警系统提前预警。
3.采用前后背景差分法和高斯混合模型法对监控视频数据进行压缩存储，降低系统运行成本和存储负荷。
三、研究意义本课题的研究意义主要有以下几点：1.提高视频监控系统的智能化程度和数据处理能力，为城市安全管理和交通规划提供技术支持。
2.缩短视频监控数据的处理时间，对预警和疏导人流等应急处理提供及时准确的支持。
3. 提高视频监控系统的数据利用效率和运行成本，节约资源投入，降低管理成本。
四、预期成果和进度安排1.预期成果（1）实现对人数和人群密度的实时统计和分析，并提供人流密集区分布图。
基于OpenCV的运动目标检测与跟踪的开题报告
基于OpenCV的运动目标检测与跟踪的开题报告1.问题描述动态目标检测与跟踪是计算机视觉领域的重要研究方向之一，其应用范围涉及视频监控、智能交通、人机交互等领域。
然而，传统方法对于场景复杂、目标运动快速、遮挡等情况处理效果不佳，需要更高精度、更高效率的算法解决这些问题。
2.研究目标本研究拟使用OpenCV库，运用图像处理、计算机视觉、机器学习等方法，实现运动目标的检测与跟踪，达到以下目标：（1）快速准确地检测运动目标，识别目标的运动轨迹；（2）针对遮挡、光照变化等问题，采用定位、成像、跟踪等多种策略，提高目标检测的精度；（3）针对运动目标的运动速度、方向等多种属性，进行多角度、综合性的分析和研究，建立适用于实际应用的算法。
3.研究方法和技术路线（1）建立视频采集平台。
使用摄像机获取实时视频流，并对数据进行采集、预处理，并应用OpenCV库实现视频流后处理。
（2）建立运动目标检测算法。
运用图像处理算法进行前景/背景分类、形态学滤波等操作，采用一系列特征提取的方法刻画像素点的特征，采用分类器实现目标检测。
（3）针对复杂场景、遮挡等问题，采用多特征、多分类器等方法进行重新整合，进一步提高算法准确度。
（4）建立运动目标跟踪算法。
根据检测结果，利用卡尔曼滤波、粒子滤波等跟踪方法对运动目标进行跟踪。
（5）建立性能评估体系，基于指标和实际应用场景对所研发算法进行综合性评估。
4.预期结果基于OpenCV库进行运动目标检测与跟踪，在实验室实现的基础上，进行测试、优化，结合现有开源算法，最终达到高精度、高效率的运动目标检测与跟踪效果，具体评估指标包括精度、召回率、信噪比等。
同时，根据实际应用场景，通过算法参数的调整，进一步将算法实现优化，使其适用于各种应用场景。
基于深度学习的视频目标检测与跟踪算法研究
基于深度学习的视频目标检测与跟踪算法研究一、引言随着计算机视觉技术的飞速发展，视频目标检测与跟踪在许多领域中发挥着重要作用，如智能监控、自动驾驶、虚拟现实等。
基于深度学习的视频目标检测与跟踪算法，通过深度神经网络的训练与优化，能够在复杂场景中准确地检测出目标物体并进行实时跟踪，具有很高的实用价值。
本文将针对基于深度学习的视频目标检测与跟踪算法进行研究。
二、视频目标检测1.传统方法的不足在传统的视频目标检测算法中，主要采用的是基于特征工程的方法，需要人工提取出适合目标检测的特征并设计相应的分类器。
然而，这种方法存在着特征提取难、特征选择不准确等问题，限制了检测算法的性能。
在大量数据训练的情况下，特征工程的成本也很高。
2.基于深度学习的视频目标检测算法深度学习在计算机视觉领域中的应用逐渐兴起，特别是卷积神经网络（CNN）的兴起使得目标检测算法得到了极大的改善。
基于深度学习的视频目标检测算法主要通过训练一个深度神经网络，使其能够自动学习出目标物体的特征表示，并通过后续的分类器对目标进行识别与定位。
首先，深度神经网络通常包含多个卷积层和池化层，用于提取图像中不同层次的特征。
然后，通过全连接层将提取到的特征与标签进行匹配，训练网络模型。
最后，通过对新的图像样本进行前向传播，得到目标物体的识别和定位结果。
基于深度学习的视频目标检测算法相较于传统方法具有很多优势。
首先，深度神经网络能够自动学习出适用于目标检测的特征表达，避免了人工特征工程的复杂性。
其次，通过大规模数据的训练，深度学习模型能够提高目标检测的准确性和泛化能力。
此外，深度学习算法还能够处理大规模数据集，使得算法具备更好的实时性。
三、视频目标跟踪1.传统方法的不足传统的视频目标跟踪算法通常基于目标的运动模型或者外观模型，但是它们在面对复杂场景时往往表现不佳。
这是因为传统方法无法有效地应对目标形变、光照变化、遮挡等问题，且对复杂背景下的目标无法准确跟踪。
基于视频序列的目标检测与跟踪的开题报告
基于视频序列的目标检测与跟踪的开题报告一、研究背景随着计算机视觉技术的不断发展和深度学习算法的普及，目标检测和跟踪成为了计算机视觉领域的重要研究方向。
目标检测是指在图像或视频序列中，自动检测出图像或视频中的所有目标，并对其进行定位和分类。
目标跟踪是指在视频序列中，对一个或多个目标进行跟踪，以实现目标的轨迹跟踪。
目标检测和跟踪的应用广泛，包括智能交通领域中的车辆和行人监测、智能安防领域中的人脸识别和行为分析、无人机领域中的目标跟随等。
在实际应用中，视频序列中存在很多干扰因素，例如光照变化、目标尺度变化、目标遮挡等等，这些因素都会对目标检测和跟踪的结果产生影响。
因此，如何提高目标检测和跟踪的鲁棒性和准确性是一个重要的研究课题。
二、研究内容本文拟研究基于视频序列的目标检测与跟踪方法，具体研究内容如下：1. 探究目标检测和跟踪的常用算法，包括传统算法和深度学习算法，并选择其中几种具有代表性的算法进行深入研究和分析。
2. 针对视频序列中存在的干扰因素，研究如何提高目标检测和跟踪的鲁棒性和准确性，包括对目标尺度的自适应调整、对目标的遮挡和漏检的处理等。
3. 设计和实现一个基于视频序列的目标检测和跟踪系统，通过实验对系统进行验证和评价，包括系统的检测和跟踪准确率、系统的实时性和鲁棒性等。
三、研究意义本文的研究意义在于：1. 提供一种基于视频序列的目标检测和跟踪方法，拓展了计算机视觉领域中的研究方向。
2. 提高目标检测和跟踪系统的鲁棒性和准确性，为实际应用提供更为精准和可靠的技术支持。
3. 为其他相关研究提供参考和借鉴，推动计算机视觉技术的发展和应用。
四、研究方法本文主要采用文献调研、算法分析、系统设计和验证实验等方法进行研究。
具体步骤如下：1. 进行文献调研，了解目标检测和跟踪的研究现状和发展趋势，收集和整理相关论文和资料。
2. 对比并分析目标检测和跟踪的常用算法，筛选出具有代表性和优劣比较明显的算法进行深入研究。
目标跟踪系统设计开题报告
目标跟踪系统设计开题报告目标跟踪系统设计开题报告一、引言目标跟踪系统是一种广泛应用于计算机视觉领域的技术，它能够自动识别并跟踪感兴趣的目标。
该系统在许多领域中具有重要的应用价值，如视频监控、自动驾驶、无人机等。
本文将介绍目标跟踪系统的设计开题报告，包括问题陈述、研究目标、研究方法以及预期结果。
二、问题陈述目标跟踪系统的主要问题是如何准确地跟踪目标，并在目标出现遮挡、光照变化等情况下保持稳定的跟踪效果。
当前的目标跟踪算法在处理复杂场景时存在一定的局限性，需要进一步研究和改进。
三、研究目标本研究的目标是设计一种高效准确的目标跟踪系统，能够在复杂场景下实现稳定的目标跟踪。
具体来说，我们将研究以下几个方面的问题：1. 提高目标检测的准确性：通过引入深度学习技术，设计一种能够准确检测目标的算法，提高目标检测的准确性和鲁棒性。
2. 提高目标跟踪的稳定性：针对目标出现遮挡、光照变化等情况，设计一种能够自适应调整跟踪算法的方法，保持稳定的跟踪效果。
3. 提高目标跟踪的实时性：优化算法的计算效率，使得目标跟踪系统能够在实时场景下进行高效跟踪。
四、研究方法本研究将采用以下方法来实现研究目标：1. 数据集构建：收集大量的目标跟踪数据，包括各种场景下的目标图像和视频。
通过标注目标的位置和边界框，构建用于训练和评估的数据集。
2. 深度学习目标检测算法：使用深度学习技术，设计一种能够准确检测目标的算法。
我们将使用已有的深度学习框架，并结合目标跟踪的特点进行算法的改进和优化。
3. 自适应跟踪算法：针对目标出现遮挡、光照变化等情况，设计一种能够自适应调整跟踪算法的方法。
通过分析目标的特征变化，动态调整跟踪算法的参数，以保持稳定的跟踪效果。
4. 算法优化：优化算法的计算效率，使得目标跟踪系统能够在实时场景下进行高效跟踪。
我们将采用并行计算、硬件加速等技术来提高算法的运行速度。
五、预期结果通过以上研究方法，我们预期能够实现以下几个方面的结果：1. 提高目标检测的准确性：设计的目标检测算法能够在复杂场景下实现高准确性的目标检测。
开题报告,检测（共8篇）
开题报告,检测(共8篇)：开题检测报告开题报告范文开题报告怎么写怎么进行开题报告答辩篇一：毕业设计开题报告检查主要问题及注意事项毕业设计开题报告检查主要问题及注意事项1、选题需进一步按导师讲评意见修改，不宜过宽过大，尽可能明确具体，要可实现、可运行。
2、开题报告中文献综述撰写质量不合格，希望按文献综述要求写作并请校方导师审阅。
其中的参考文献也存在格式不规范的问题。
3、研究内容主要围绕以下几方面：系统的开发环境或平台；系统的整体架构；功能模块组成；系统实现（程序设计及源代码）等展开。
相当于毕业设计的写作纲要。
4、所使用的参考文献质量较低，数量不达10篇以上，这自然会影响毕业设计质量。
5、创新之处表述不合理，涉及多项内容，但事实上并无较大创新。
6、文档格式需要按附件规范。
篇二：空气检测的开题报告PM2.5空气检测和净化器徐逸夫，张鹏泄欲平，吕灵智篇三：行人检测开题报告篇一：开题报告l杭州电子科技大学毕业设计（论文）开题报告题目监控系统中的行人检测算法的实现学院通信工程专业信息对抗技术姓名刘清炼班级09083512学号09083218指导教师应娜一、综述本课题国内外研究动态，说明选题的依据和意义科学技术的快速发展，在给人带来利益和便利的同时，也给人带来了安全隐患。
如为保护某些具有较高的经济价值或技术优势的核心技术及机密而设立的禁区，交通工具的快速行驶等都会给人们带来安全隐患。
因此，监控系统（特别是智能监控系统）越来越受到人们的重视。
纵观各种影响社会安全稳定的事件，给人们带来严重损失的除不可控因素（地震、火山喷发等）外，主要是人的行为。
因此，在监控系统中实现行人检测将可以避免巨大的人身、经济等损失，也成为了国内外研究的热点。
目前，清华大学、浙江大学、上海交通大学计算机实验室以及中国科学院自动化研究所等是国内在行人检测研究上比较著名的高校或研究机构。
而且，中国科学院自动化研究所的生物识别与安全技术研究中心开发的人脸识别系统已经投入使用（2008 年北京奥运会和2010 年上海世博会等重大活动）。
关于多目标跟踪的本科毕业设计题目与教程
关于多目标跟踪的本科毕业设计题目与教程一、引言在当今社会，计算机视觉和图像处理技术已经成为了各行各业的热门话题。
而在这个领域中，多目标跟踪更是备受关注。
多目标跟踪是指在图像或视频中同时跟踪多个目标的行为，这对于监控系统、智能交通系统、无人驾驶技术等都有着重要的应用。
多目标跟踪的研究和应用价值不言而喻。
对于计算机科学相关专业的学生来说，选择多目标跟踪作为本科毕业设计题目既有挑战性，也有一定的研究价值。
在本文中，将从多目标跟踪的基本概念、技术发展现状、算法原理以及实际应用等方面进行深入探讨，希望对相关专业的学生有所启发和帮助。
二、多目标跟踪的基本概念1. 多目标跟踪的定义在计算机视觉和图像处理领域，多目标跟踪是指通过计算机算法和技术，实现对图像或视频中多个目标的同时跟踪和识别。
这一技术要求能够准确地识别出不同的目标，并能够在目标移动、遮挡、变形等情况下进行持续跟踪，从而实现对目标行为的分析和监测。
2. 多目标跟踪的挑战在实际应用中，多目标跟踪面临诸多挑战。
首先是目标之间的相互遮挡和重叠问题，这会导致目标的识别和跟踪变得更加困难。
其次是目标的形变和运动模式多样性，不同目标的运动轨迹和行为模式可能存在较大差异，需要算法能够适应多样性的情况。
还有光照变化、背景干扰等因素也会对多目标跟踪的精度和鲁棒性提出更高的要求。
三、多目标跟踪的技术发展现状1. 基于传统机器学习的多目标跟踪方法在早期的研究中，多目标跟踪主要采用传统的机器学习方法，如SVM、HOG特征、卡尔曼滤波等。
这些方法在特定场景下具有一定的效果，但是无法很好地适应复杂的实际环境，对于遮挡、光照变化等问题处理能力有限。
2. 基于深度学习的多目标跟踪方法近年来，随着深度学习技术的迅速发展，基于深度学习的多目标跟踪方法逐渐成为研究的热点。
利用深度学习网络如CNN、RNN等，结合目标检测、特征提取和跟踪算法，可以实现对复杂场景下多目标的高效跟踪。
这些方法在准确性、鲁棒性和实时性上均有了明显的提升，成为了目前多目标跟踪技术发展的主流方向。
目标跟踪算法及其在小区视频监控中的应用的开题报告
目标跟踪算法及其在小区视频监控中的应用的开题报告一、选题背景随着城市化进程的不断推进，小区作为城市基础建设的重要组成部分，拥有较大的居民人口和复杂的安全管理难题。
为维护小区居民的人身财产安全，小区视频监控系统已成为小区安全管理的必要手段之一。
在小区视频监控系统中，目标跟踪技术是其中的关键技术之一，其能够对视频中的运动目标进行实时识别和跟踪，提高视频监控的安全性和有效性。
二、选题意义目标跟踪技术作为小区视频监控系统的核心技术之一，具有广阔的应用前景和研究价值。
目标跟踪技术的成熟应用可优化小区视频监控系统的安全性和有效性，提供更好的服务和保障居民的人身财产安全。
三、研究内容和方法本文旨在研究目标跟踪算法及其在小区视频监控中的应用，研究内容主要包括：1. 目标跟踪算法研究：对于目标跟踪算法的种类、基本原理和优缺点进行研究，并在此基础上选择适合小区视频监控的目标跟踪算法。
2. 目标跟踪算法的实现：在MATLAB或Python等平台上实现选择的目标跟踪算法，并针对小区视频监控的实际应用场景进行算法的合理调整和优化。
3. 目标跟踪算法在小区视频监控中的应用：将实现的算法运用到小区视频监控中，对实际场景下的算法表现和优化效果进行测试和分析。
四、预期成果本文计划完成以下预期成果：1. 目标跟踪算法的系统研究，包括对不同算法特点的评估和比较，选择出适合于小区视频监控的算法。
2. 目标跟踪算法的实现，包括算法程序设计、调试和优化等工作，并通过实验验证算法功能和性能。
3. 目标跟踪算法在小区视频监控中的应用，包括将算法运用到实际场景中进行测试和分析。
五、研究难点目标跟踪算法的实现和应用过程中，可能会面临以下困难：1. 视频质量问题：小区视频监控系统中的视频质量可能受到光线、天气等因素的影响，会对目标跟踪算法的效果产生影响。
2. 目标识别和背景干扰问题：小区内人流物流较为繁忙，目标跟踪算法需要区分出目标与背景之间的差异，避免目标识别错误。
基于条件随机场的目标跟踪的研究的开题报告
基于条件随机场的目标跟踪的研究的开题报告一、研究背景目标跟踪是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，是对于视频序列中目标的识别、追踪和重建的过程。
随着计算机硬件性能的提升和深度学习技术的应用，目标跟踪技术在实际应用中得到了广泛的应用，如视频监控、自动驾驶、虚拟现实等。
基于条件随机场的目标跟踪是近年来应用较为广泛的目标跟踪方法之一。
条件随机场（Conditional Random Fields，CRF）是一种用于序列标记问题的无向图模型，其主要特点是利用局部特征建模全局特征，能够准确地对器件序列进行建模，具有一定的优越性。
二、研究目的及意义本研究的主要目的是探究基于条件随机场的目标跟踪方法，通过建立目标跟踪的模型，提高目标跟踪的准确性和稳定性。
同时，本研究还将探讨基于条件随机场的目标跟踪方法在实际应用中的效果和优缺点，为目标跟踪技术的实际应用提供指导和支持。
三、研究内容和方法主要内容：1.对基于条件随机场的目标跟踪方法的原理进行深入分析和探究，重点研究基于CRF的目标跟踪模型的构建方法以及模型参数的选择。
2.通过对基于条件随机场的目标跟踪方法进行实验研究，以模拟实际场景中目标跟踪的情况，评估该方法的准确性和鲁棒性，并与其他目标跟踪方法进行比较。
研究方法：1.理论分析法：梳理目标跟踪领域的相关理论和研究成果，对基于条件随机场的目标跟踪方法进行深入分析和探究。
2.实验验证法：通过在目标跟踪领域的标准数据集上进行实验，验证基于条件随机场的目标跟踪方法的准确性和鲁棒性，并与其他目标跟踪方法进行比较。
四、预期结果本研究的预期结果是：1.分析和探究基于条件随机场的目标跟踪方法的原理和特点，包括方法的优点和不足之处，为方法的进一步优化提供指导。
2.基于目标跟踪领域的标准数据集进行实验，验证基于条件随机场的目标跟踪方法的准确性和鲁棒性，同时与其他目标跟踪方法进行比较。
3.探索基于条件随机场的目标跟踪方法的应用前景，并为目标跟踪技术的实际应用提供支持和指导。
基于分类多模型法的目标跟踪研究的开题报告
基于分类多模型法的目标跟踪研究的开题报告一、问题背景目标跟踪一直是计算机视觉领域的研究热点，它在实时跟踪、智能监控、无人驾驶等领域有着广泛的应用。
传统的目标跟踪方法主要基于单一模型进行跟踪，如基于颜色直方图的跟踪、基于卡尔曼滤波的跟踪等。
然而，这些方法在复杂背景下的跟踪效果不佳，因此需要更加复杂的模型来提高跟踪效果。
近年来，基于深度学习的目标跟踪方法得到了广泛应用，并且取得了很好的效果。
但是，由于深度学习模型的过拟合问题，单一模型的跟踪效果还不够稳定和准确。
因此，需要采用多模型集成的方法来提高目标跟踪的鲁棒性和准确性。
二、研究内容基于以上问题背景，本文拟研究基于分类多模型法的目标跟踪方法。
具体研究内容包括：1. 设计多个深度学习分类模型，用于对目标进行分类和识别，以提高跟踪的效果和鲁棒性。
2. 提出一种基于分类多模型的跟踪方法，将多个深度学习分类模型进行集成，从而提高跟踪的稳定性和准确性。
3. 通过实验验证提出的基于分类多模型的跟踪方法，并与其他先进的目标跟踪方法进行比较和分析，以评估所提方法的性能和可行性。
三、研究意义本文的主要意义包括：1. 提出一种新的目标跟踪方法，改进传统单一模型的跟踪效果，提高鲁棒性和准确性。
2. 对于实时跟踪、智能监控和无人驾驶等领域，提供更加有效和准确的目标跟踪方案，提升应用效果和安全性。
3. 为深度学习算法在目标跟踪领域的应用提供参考和借鉴，拓宽深度学习算法的应用领域和研究方向。
四、研究方法本文拟采用以下研究方法：1. 数据集的准备：在目标跟踪领域，使用公认的数据集如OTB-2013、OTB-2015等进行实验，从而验证所提出算法的有效性和可行性。
2. 模型的设计：采用深度学习算法，并结合目标分类和识别技术进行模型的设计和实现。
3. 跟踪算法的实现：构建基于分类多模型的目标跟踪算法，并进行实验和验证。
4. 性能评估：使用常用的指标，如精度、成功率、鲁棒性等进行实验结果的评估和比较。
目标跟踪算法的研究毕业设计论文
目录摘要 (1)ABSTRACT (2)第一章绪论 (4)1.1课题研究背景和意义 (4)1.2国内外研究现状 (5)1.3本文的具体结构安排 (7)第二章运动目标检测 (8)2.1检测算法及概述 (8)2.1.1连续帧间差分法 (9)2.1.2背景去除法 (11)2.1.3光流法 (13)第三章运动目标跟踪方法 (16)3.1引言 (16)3.2运动目标跟踪方法 (16)3.2.1基于特征匹配的跟踪方法 (16)3.2.2基于区域匹配的跟踪方法 (17)3.2.3基于模型匹配的跟踪方法 (18)3.3运动目标搜索算法 (18)3.3.1绝对平衡搜索法 (18)3.4绝对平衡搜索法实验结果 (19)3.4.1归一化互相关搜索法 (21)3.5归一化互相关搜索法实验结果及分析 (22)第四章模板更新与轨迹预测 (26)4.1模板更新简述及策略 (26)4.2轨迹预测 (28)4.2.1线性预测 (29)4.2.2平方预测器 (30)I4.3实验结果及分析： (31)致谢 (36)参考文献 (37)毕业设计小结 (38)摘要图像序列目标跟踪是计算机视觉中的经典问题，它是指在一组图像序列中，根据所需目标模型，实时确定图像中目标所在位置的过程。
它最初吸引了军方的关注，逐渐被应用于电视制导炸弹、火控系统等军用备中。
序列图像运动目标跟踪是通过对传感器拍摄到的图像序列进行分析，计算出目标在每帧图像上的位置。
它是计算机视觉系统的核心，是一项融合了图像处理、模式识别、人工只能和自动控制等领域先进成果的高技术课题，在航天、监控、生物医学和机器人技术等多种领域都有广泛应用。
因此，非常有必要研究运动目标的跟踪。
本论文就图像的单目标跟踪问题，本文重点研究了帧间差分法和背景去除法等目标检测方法，研究了模板相关匹配跟踪算法主要是：最小均方误差函数(MES)，最小平均绝对差值函数(MAD)和最大匹配像素统计(MPC)的跟踪算法。
毕业设计开题报告范例
毕业设计开题报告范例一、选题背景随着社会的不断发展和科技的日益进步，具体领域在人们的生活和工作中扮演着越来越重要的角色。
在这个背景下，具体课题名称的研究具有重要的现实意义和应用价值。
二、选题目的与意义（一）选题目的本毕业设计旨在深入研究具体课题名称，通过具体研究方法，解决具体问题，达到具体研究目标。
（二）选题意义1、理论意义本研究有助于拓展和深化相关理论在具体领域的应用，为该领域的理论发展提供新的视角和思路。
2、实践意义通过对具体课题的研究，能够为相关行业/实际应用场景提供有效的解决方案和实践指导，提高相关方面的效率和质量，具有重要的实际应用价值。
三、国内外研究现状（一）国外研究现状国外学者在相关领域的研究起步较早，已经取得了一系列重要成果。
例如，列举国外学者的研究成果和观点。
然而，国外的研究也存在一些不足之处，如指出国外研究的局限性。
（二）国内研究现状国内学者近年来对相关领域的关注度不断提高，在具体方面进行了深入研究。
列举国内学者的研究成果和观点。
但与国外相比，国内的研究还存在一定的差距，需要进一步加强和改进。
四、研究内容与方法（一）研究内容1、具体研究内容 1详细阐述研究内容 1的相关概念、特点和现状。
2、具体研究内容 2分析研究内容 2存在的问题和挑战，并提出相应的解决方案。
3、具体研究内容 3对研究内容 3进行实验和验证，评估其效果和可行性。
（二）研究方法1、文献研究法通过查阅国内外相关文献，了解相关领域的研究现状和发展趋势，为课题研究提供理论基础和参考依据。
2、实证研究法设计实验方案，收集和分析数据，验证研究假设，得出科学结论。
3、案例分析法选取具体案例进行深入分析，总结经验教训，为研究提供实践支持。
五、预期成果与创新点（一）预期成果1、完成一篇高质量的毕业设计论文，字数不少于X字。
2、开发相关系统/产品/模型，并进行测试和优化。
3、提交一份详细的研究报告，包括研究背景、目的、方法、结果和结论等内容。
基于计算机视觉的运动目标跟踪算法研究的开题报告
基于计算机视觉的运动目标跟踪算法研究的开题报告一、选题背景和意义随着计算机视觉领域的发展，运动目标跟踪技术已经成为计算机视觉领域中的重要研究方向之一。
运动目标跟踪技术主要应用于视频监控、交通监管、智能机器人、无人车辆等领域，可以实现实时、准确地跟踪目标物体，对于实现自动化监控、智能化控制等方面起着重要的作用。
近年来，深度学习的发展在目标检测和目标跟踪领域取得了重大进展，各种深度学习算法被应用于运动目标跟踪领域。
其中，基于卷积神经网络的目标跟踪算法可以实现快速、准确的目标跟踪，因此受到了广泛的关注和研究。
本研究将探讨基于计算机视觉的运动目标跟踪算法，结合深度学习算法研究该领域的新算法，为实现更快速、更准确的目标跟踪提供一定的理论支持和技术保障。
二、研究内容和方法本研究主要研究内容包括：1. 运动目标跟踪的基础知识：主要包括运动目标跟踪的定义、目标跟踪的基本流程、常用跟踪评价指标等。
2. 基于深度学习的目标跟踪算法研究：使用深度卷积神经网络提取特征，进而实现目标的跟踪和定位，包括搭建网络模型和训练网络模型等。
3. 相关技术的研究：主要包括目标检测、图像分割、运动模型等相关技术。
本研究采用文献综述法、模型实现与算法测试法等多种研究方法，对目标跟踪算法进行研究分析，并运用计算机视觉和深度学习领域中的相关知识进行算法实现和测试。
三、预期结果与意义本研究预期结果包括：1. 搭建基于深度学习的运动目标跟踪算法，提高目标跟踪的准确度和速度。
2. 实现几个比较好的运动目标跟踪算法，并对比其效果和特点。
3. 揭示运动目标跟踪领域中的研究热点和难点问题，为后续研究提供参考和启示。
本研究成果可应用于视频监控、交通管理、智能机器人、自动驾驶等领域，为实现智慧城市、智能化交通等方面提供理论基础和技术支持。
同时，也可以为计算机视觉和深度学习领域中的研究提供新思路和新方法。
毕设短视频开题报告
毕设短视频开题报告1. 引言随着移动互联网的飞速发展，短视频平台成为一个流行的社交娱乐形式。
用户可以通过短视频分享自己的生活趣事、技能展示、旅行经历等内容。
短视频的高度传播性和互动性使其成为吸引用户的关键因素。
因此，短视频平台逐渐成为互联网领域中备受关注的应用之一。
本文将介绍一种基于深度学习的短视频推荐系统设计方案。
该系统旨在通过分析用户的行为和观看历史，为用户提供个性化的短视频推荐。
通过真实的用户数据实验，验证推荐系统的有效性和准确性。
2. 目标和意义当前短视频平台普遍采用基于用户兴趣和实时热度的推荐方式，然而这种方式存在一些问题。
首先，人工标注和管理短视频内容耗时费力。
其次，基于用户兴趣的推荐容易受到个别用户偏好的影响，造成推荐结果的局限性。
因此，开发一种基于深度学习的短视频推荐系统有着重要的实际意义。
该系统旨在解决短视频平台推荐过程中存在的问题，提供更加准确和个性化的推荐结果，为用户提供更好的用户体验。
通过深度学习算法的引入，可以实现对用户行为和观看历史的综合分析，为用户推荐内容更加符合其兴趣和喜好。
3. 方法和步骤3.1 数据收集和预处理本系统的数据源主要来自短视频平台的用户行为数据和视频数据。
用户行为数据包括用户的浏览记录、点赞和收藏等行为；视频数据包括视频的标签、描述和时长等信息。
需要收集大量的用户行为和视频数据，构建一个数据集用于训练和测试。
对于数据的预处理，首先需要清洗和去除异常数据。
然后对文本数据进行分词和特征抽取，对视频数据进行时长和标签的处理。
最后，转换为适合算法训练的格式。
3.2 深度学习模型构建本系统采用深度学习技术来实现短视频推荐。
具体采用的模型是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的结合。
首先，使用CNN网络对视频的图像帧进行特征提取，获取视频的视觉表达。
然后，使用RNN网络对视频的文本描述进行特征提取，获取视频的语义表达。
最后，将视觉表达和语义表达进行融合，得到视频的综合特征表示。
基于低成本PTZ摄像机的目标跟踪算法研究的开题报告
基于低成本PTZ摄像机的目标跟踪算法研究的开题报告一、选题背景目标跟踪是智能视频监控、自动驾驶、机器人等领域中的重要研究方向。
在实际应用中，需要对目标进行实时跟踪，提高监控系统的安全性和准确性。
常用的摄像机类型有固定式和云台式摄像机，而云台摄像机的曼德比固定式更加灵活。
然而，高成本的云台摄像机限制了它们在实际应用中的广泛使用。
因此，基于低成本PTZ摄像机的目标跟踪算法研究具有重要意义。
这将使更多的无人巡航、自动驾驶、机器人及安防系统等领域受益，并且降低成本，增加商业化价值。
二、研究内容和目标本研究将研究基于低成本PTZ摄像机的目标跟踪算法。
具体而言，需要完成以下内容：1. 根据摄像机的特性和实际应用需求，选择合适的目标跟踪算法，包括Kalman滤波器、粒子滤波器和深度学习等；2. 设计适合低成本PTZ摄像机的目标跟踪算法，需要考虑计算时间和精度等因素；3. 实现和验证算法，使用低成本PTZ摄像机对实际场景进行测试，并评估算法性能。
本研究的目标是实现基于低成本PTZ摄像机的实时目标跟踪，提高系统的准确性和可靠性。
三、研究方法和技术路线本研究将采用以下方法和技术路线：1. 综合评估常用目标跟踪算法的优缺点，选择适合低成本PTZ摄像机的算法；2. 针对低成本PTZ摄像机特点和应用场景需求，在选定算法的基础上进行算法优化和改进；3. 利用现有的目标跟踪实验平台和低成本PTZ摄像机搭建实验系统，对算法进行测试和性能评估。
四、拟解决的关键问题和创新点本研究将解决以下关键问题：1. 如何根据低成本PTZ摄像机的特点选择合适的目标跟踪算法；2. 如何对目标跟踪算法进行适应低成本PTZ摄像机的改进和优化；3. 如何通过实验测试验证算法的可行性和性能。
本研究的创新点在于利用低成本PTZ摄像机实现实时的目标跟踪，降低了设备成本，提高了实用性。
同样也利用算法的改进来提高精度和准确性。
五、研究可能存在的问题和挑战本研究可能面临以下问题和挑战：1. 低成本PTZ摄像机的性能可能不如高端PTZ摄像机，如何在保持性能的情况下减少算法的计算时间和资源消耗；2. 不同的场景可能需要不同的目标跟踪算法，如何准确地选择和组合算法以满足需求；3. 如何提高算法的鲁棒性和可靠性，使其能够应对复杂场景和意外情况。
基于深度学习的视频目标追踪算法研究
基于深度学习的视频目标追踪算法研究一、引言视频目标追踪是计算机视觉领域的一个热门研究方向。
它的应用范围非常广泛，包括安保监控、自动驾驶、智能家居等领域。
传统的目标追踪算法通常是基于传感器数据或者运动模型，而近年来，深度学习技术的发展为视频目标追踪算法带来了新的发展机遇。
本文将综述基于深度学习的视频目标追踪算法研究进展。
二、基于深度学习的视频目标追踪算法分类基于深度学习的视频目标追踪算法可以大致分为以下几类。
1. 基于模板匹配的算法模板匹配是一种朴素的目标追踪算法，它通过在目标区域选取一个参考模板，在后续的帧中寻找最相似的区域。
基于深度学习的模板匹配算法，通常采用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）对目标进行特征提取，然后计算相似度，从而确定最佳匹配区域。
具体来说，可以通过对目标和背景图片进行卷积运算，提取目标和背景的高层特征，然后通过比较两者的相似性来完成目标追踪。
2. 基于区域提议的算法基于区域提议的算法是目前应用最广泛的目标追踪算法之一。
该算法通过生成候选目标区域，并对这些区域进行分类，最终确定目标位置。
这种方法的优点在于对尺度变化、旋转等变换具有一定的鲁棒性。
基于深度学习的区域提议算法，通常采用区域卷积神经网络（Region-based Convolutional Neural Network，R-CNN）或者其改进版Fast R-CNN、Faster R-CNN等进行目标检测，然后将候选区域送入分类器进行分类和区分。
这种算法相对于传统的算法，在检测速度和准确率方面取得了很大的提升。
3. 基于跟踪的算法基于跟踪的算法是一种实时目标追踪算法。
它通过跟踪目标的运动轨迹，从而实现目标的连续追踪。
基于深度学习的跟踪算法，通常采用循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）对目标的历史轨迹进行建模，并利用卷积神经网络对当前帧中的目标进行检测和跟踪。
基于视频图像的运动人体目标跟踪检测系统研究与设计的开题报告
基于视频图像的运动人体目标跟踪检测系统研究与设计的开题报告一、选题背景及意义现代智能视频监控系统已经在安防领域得到了广泛的应用，而基于视频图像的运动人体目标跟踪检测技术是其中关键的一环。
传统的人体目标跟踪算法主要基于像素级的物体分割与轮廓描述，这种方法存在一些问题，例如对快速运动的物体跟踪效果较差，对目标旋转、遮挡等情况处理能力较弱。
因此，近年来研究人员开始尝试基于深度学习等方法改进人体目标跟踪技术，取得了显著的成果。
本论文旨在研究设计一种基于视频图像的运动人体目标跟踪检测系统，实现对运动目标的精确跟踪与检测，提高视频监控系统的安防性能，具有重要意义。
二、研究内容及方法本文将研究以下内容：1. 基于深度学习技术的人体目标检测算法研究，包括Faster RCNN、YOLO 等目标检测算法的原理、优缺点等。
2. 基于视觉目标跟踪算法研究，包括粒子滤波、卡尔曼滤波、Meanshift 等视觉目标跟踪算法的原理、优缺点等。
3. 综合运用深度学习技术和视觉目标跟踪技术，设计一种基于视频图像的运动人体目标跟踪检测系统。
研究方法包括文献调研、数据采集、算法实现与比较。
三、预期成果及创新点预期成果包括：1. 设计一种基于视频图像的运动人体目标跟踪检测系统，并进行有效性验证。
2. 分析比较不同算法在目标跟踪与检测表现上的优缺点。
3. 探索深度学习技术与视觉跟踪技术的结合方式，提高系统运行效率与准确度。
创新点包括：1. 设计一种基于视频图像的运动人体目标跟踪检测系统，与传统目标跟踪算法相比，具有更好的跟踪效果和适应性。
2. 综合运用深度学习技术和视觉跟踪技术，能够有效地解决目标快速运动和旋转、遮挡等问题。
3. 对目标跟踪与检测算法做出深入的分析和比较，为后续相关研究提供参考。
四、论文进度安排第一阶段（2021年4月— 2021年6月）：文献调研与数据采集第二阶段（2021年7月— 2021年9月）：基于深度学习技术的人体目标检测算法研究第三阶段（2021年10月— 2022年1月）：基于视觉目标跟踪算法研究第四阶段（2022年2月— 2022年5月）：综合运用深度学习技术和视觉目标跟踪技术，设计一种基于视频图像的运动人体目标跟踪检测系统。
毕业设计(论文)开题报告
毕业设计（论文）开题报告1500字尊敬的指导教师：您好！为了完成本次毕业设计，我打算研究《基于人工智能技术的影像诊断》这个主题。
下面是我的开题报告，请过目。
一、研究背景随着人工智能技术的不断发展，它在医学领域的应用也越来越广泛。
其中，基于人工智能技术的影像诊断已成为研究热点。
传统上，医生需要手动分析和解释医学图像来作出诊断。
而基于人工智能技术的影像诊断可以省去大量的人力物力，替代医生进行以上的工作。
因此，这样的技术具有非常广泛的实际应用价值。
二、研究目的本研究旨在开发一种基于人工智能技术的影像诊断方法，应用于临床医学中。
具体来说，研究将以医学图像为输入，应用机器学习算法来构建影像诊断模型，输出疾病的诊断结果，实现影像自动识别和自动标注。
三、研究内容1. 基于深度学习的医学图像分析技术研究及算法实现。
2. 基于卷积神经网络（CNN）的医学影像识别算法研究。
3. 基于GAN（生成对抗网络）的医学影像增强算法研究。
4. 基于多源数据融合技术的医学影像诊断模型构建。
5. 基于自然语言处理技术的医学影像文字描述生成。
四、研究方法1. 通过调查和分析相关文献，确定所需数据集。
2. 使用常见的深度学习算法，如CNN和GAN等，对数据集进行评估和分析。
3. 构建基于多源数据融合技术的医学影像诊断模型。
4. 使用自然语言处理技术生成医学影像文字描述。
五、预期成果1. 实现一个基于深度学习的医学影像诊断模型。
2. 实现医学影像的增强算法。
3. 实现医学影像的自动标注和文字描述生成技术。
4. 验证所提出的方法的效果和可行性。
六、可行性分析本研究的对应技术已经日趋成熟，可以收集大量的医学影像数据，因此项目的可行性非常高。
七、预期进展本研究将在2022年5月前完成全部工作，并在所选期刊上发表相关文章，与海内外相关领域的研究者进行交流。
以上是我的开题报告，请您批准并指导我的工作。
谢谢！敬礼！学生20XX年XX月XX日。
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上海交通大学
2012 级硕士学位论文开题报告登记表
学号姓名导师李建勋学科控制科学与工程学院(系、所) 电子信息与电气工程学院
学位论文题目稳健对地目标跟踪方法研究
研究课题来源国家自然科学基金、航天创新基金、中航613横向项目
课题的意义以及研究的主要内容
运动目标跟踪是视觉图像处理中的一个非常热门的话题，在多个领域有着广泛的应用。
运动目标跟踪的应用领域和环境主要有：对大型公共场所进行智能化视频监控、基于视频的人机交互、交通流量监测、医疗诊断等。
本文从计算机视觉角度研究对地目标跟踪方法。
由于视觉跟踪系统能在比较复杂的背景下，提取与分离市场内的目标、确定目标位置、估计目标运动趋势、实现对目标的实时跟踪，且具有跟踪精度高、跟踪状态平稳、抗干扰能力强、分辨率高和成本低等特点，在军事上很受重视。
在民用领域，对地目标跟踪也有着广泛的应用：对大型公共场所进行智能化视频监控。
例如在机场、商场、地铁站等场所进行智能化监控，其主要目的都是为了保障公众财产和信息安全。
在人群监测、交通管理上实现智能化有非比寻常的意义。
以以上应用为背景，本文的对地目标跟踪技术包含以下几个主要技术模块：单目标跟踪技术、多目标跟踪技术、密集目标跟踪技术。
分出这几个模块是为了应对不同的应用场景，或是在同一场景需要各模块的协同合作。
例如地铁站的人群流量具有明显时段特征，早晚上下班高峰人流极大，而其他时段人流量明显减少，这就需要对不同时段采用不同的跟踪方法以达到最好的效果。
在上下班高峰期，采用密集目标跟踪技术，而在其他时段，采用多目标跟踪技术，而在有特殊需要的时候，例如跟踪特定犯罪嫌疑人时，可采用单目标跟踪技术。
本文研究的主要内容具体有：
①粒子滤波基本方法研究，这是单目标跟踪方法的框架。
在图像跟踪应用中，目标状态的后验概率分布往往是非线性非高斯多模态的，粒子滤波方法对于系统模型没有特殊要求，且能够保持状态的多模态分布，在跟踪领域得到了很大的发展。
但常规粒子滤波跟踪算法存在计算量大、采样效率低等问题。
②粒子群最优化思想研究，改进常规粒子滤波采样效率低的问题，提高采样效率。
针对常规粒子滤波跟踪算法存在计算量大、采样效率低等问题，引入粒子群优化思想对目标状态后验分布进行最优搜索，找到后验分布的高似然区，并依据此高似然区来进行重采样。
③变结构多模型的设计，以更好的表征目标的运动模型。
几乎所有的方法对目标的运动状态都假定为平滑的，或者将运动限制在恒速或恒加速运动状态。
而实际情况并非如此，例如机动目标的运动状态就很难用单一模型来表征。
本文引入变结构多模型方法为目标建立变结构多运动模型。
变结构多模型方法能够很好的表征目标的运动模型却又不增加过多的计算量，因此相比单一运动模型能够更好的估计目标的运动。
④将先验信息模型引入目标跟踪系统，以得到更精确的跟踪效果。
包括在某些场景下，先验信息是可知的，这些信息可用来指导粒子先验分布以获得更精确的后验分布，而地理位置信息模型则是最常用也是最易获取的信息。
地理位置模型包含了跟踪场景里道路分布、建筑分布等信息，对目标的运动起到很好的约束作用，能够提高目标跟踪的精确度。
⑤结合在线学习与粒子滤波，以稳健的跟踪目标。
针对粒子滤波跟踪丢失目标后难恢复的问题，提出一种基于粒子滤波结合在线学习的稳健跟踪方法，使用粒子滤波有效的跟踪结果作为正训练样本不断更新样本库，以跟踪被遮挡和消失后再出现的目标。
⑤JPDA方法及MHT方法研究，以解决多目标之间可能产生的“错标识”问题。
多目标跟踪的主要问题在于处理多目标联合状态估计，又由于多数多目标跟踪情况均是非线性非高斯的多维的状态估计问题，在这种情况下，数据关联算法至关重要。
所谓数据关联就是将未标记的目标观测与对应目标的状态进行关联。
比较成熟的数据关联算法有JPDA方法及MHT方法。
然而两者的计算复杂度过大，特别是在视觉跟踪本身的大数据量情况下难以实际应用。
本文拟通过挖掘多目标间约束模型来简化JPDA或MHT的计算以使其能够实际应用。
⑥密集目标的运动估计。
在一幅幅复杂的密集目标图像中，如果依靠每个目标的个体信息来估计总体的运动，则必须要分离出每个个体的运动，然而这在密度大的情况下是不现实的，特别是当个体之间相互遮挡时这就变得更加困难。
本文拟从总体运动趋势入手，不借助于单独个体的信息，而是通过统计视频中宏块的运动矢量来进行总体运动估计。
⑦对本文提出的单目标跟踪算法、多目标算法、密集目标跟踪算法分别从跟踪准确性、跟踪成功率等各方面对各算法的有效性、稳健性进行评估。
课题的工作方案以实际应用为背景，为解决对地目标的跟踪监控问题，本文的工作方案为：一、研究单目标跟踪算法，以满足特殊情况下需要，例如跟踪特定嫌疑人等。
本文拟在粒子滤波框架下，用粒子群优化思想提高采样效率，用变结构多模型来对目标复杂的运动建模，结合在线学习来克服粒子滤波跟踪丢失目标后难恢复的问题。
二、研究多目标跟踪算法，在目标密度较小的情况下进行多目标跟踪。
本文拟在MHT框架下研究出能够实际应用于视觉跟踪系统的简易多目标跟踪方法。
三、研究密集型目标群跟踪算法，在目标密度较大情况下进行密集型目标群跟踪。
抛弃借助单独个体的运动信息来进行总体运动估计的方法，通过统计视频中宏块的运动矢量进行总体运动估计。
四、实现对地目标跟踪软件系统。
注：内容填不下时可自行加页。
课
题准研备究如有何无解困决难一、单目标的跟踪方法近年来各种跟踪方法层出不穷，主流算法主要有粒子滤波方法、mean-shift方法、tracking-by-detection等方法。
但几乎所有的方法对目标的运动状态都假定为平滑的，或者将运动限制在恒速或恒加速运动状态。
而实际情况并非如此，例如机动目标的运动状态就很难用单一模型来表征。
本文引入变结构多模型方法，结合粒子滤波方法进行视觉目标跟踪。
变结构多模型方法能够很好的表征目标的运动模型，因此相比单一运动模型能够更好的估计目标的运动。
二、多目标的跟踪方法主要在于解决目标发生重叠时的标识问题。
常用并比较成熟的方法有JPDA算法和MHT算法。
由于JPDA算法的复杂度与目标个数的阶乘成正比，为了降低计算量许多文献讨论了次优JPDA快速算法。
而理论的MHT 算法同样存在计算复杂度过高难以实际应用的问题，不少文献同样讨论了简约MHT算法。
本文拟挖掘多目标之间的运动关联性约束以提高JPDA或MHT算法的效率。
计划进度
2014.4—2014.5 单目标跟踪算法研究及软件实现 2014.6—2014.7 多目标跟踪算法研究及软件实现 2014.8—2014.10 密集目标跟踪算法研究及软件实现 2014.11—2015.1 整体软件整合及论文撰写
导
师
意
见
签名：年月日
学科审批意见开题报告时间：
参加人数 : 教师人，研究生人。
审查结果：□同意□不同意
签名：年月日
备注。