复杂环境下运动目标的检测与跟踪的中期报告.docx

复杂环境下运动目标的检测与跟踪的中期报告 一、 研究背景 随着智能交通系统、智能安防系统等领域的发展，对于复杂环境下的运动目标的检测与跟踪的要求越来越高。传统的基于人工设计特征的方法在复杂环境下的效果受到较大的限制，因此，基于深度学习的方法成为当前研究的热点之一。本研究旨在探索基于深度学习的运动目标检测与跟踪方法，在复杂环境下提高检测与跟踪的准确率和鲁棒性。 二、 研究目标 1. 综述基于深度学习的运动目标检测与跟踪方法的研究现状和趋势； 2. 研究针对复杂环境下的运动目标检测与跟踪问题的深度学习方法，比较不同方法优劣； 3. 建立适用于复杂环境下的运动目标检测与跟踪模型，通过实验验证其准确率和鲁棒性； 4. 对模型进行优化和改进，进一步提高其性能。 三、 研究方法和过程 本研究主要使用的方法是深度学习和目标跟踪。 1. 数据集：使用自己采集的数据集进行测试。 2. 深度学习模型：选择RetinaNet、Faster R-CNN以及YOLO系列的模型进行复杂环境下的运动目标检测。 3. 目标跟踪：使用Tracking Framework进行目标跟踪。 4. 实验设计：通过对比实验测试不同模型的检测和跟踪效果，并根据实验结果对模型进行优化改进。 四、 进展情况和成果 目前为止，已完成了对不同深度学习模型在复杂环境下的运动目标检测和跟踪实验，初步探索了基于深度学习的方法在复杂环境下的可行性。目前正在对实验结果进行分析和总结，以及对模型进行优化和改进。预计最终成果为一篇论文，并提交相关会议和期刊。