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海平面背景下小目标的运动检测与跟踪的开题报告

一、选题背景与意义

随着无人机技术的迅速发展，无人机的应用范围不断扩大，如海上巡逻护航、海上救援、沿海风电巡检等等。而这些应用场景中，经常需要通过无人机航拍海面进行数据采集和图像分析，以便了解海上情况并做出相应的决策。其中，小目标检测与跟踪是海上监测任务中的一个重要环节。

海平面背景下小目标指的是海面上的小船、浮标、鱼群、浪花等目标。这些目标在海面的环境下容易被掩盖，从而给检测与跟踪带来了很大的挑战。

通过对海平面背景下小目标的运动检测与跟踪，可以实现对这些目标的实时观测和监测，提高海上安全和管理能力。

二、研究内容和方法

本文将研究海平面背景下小目标的运动检测与跟踪的方法与算法。具体研究内容包括：

1.小目标运动检测

通过对海面图像的前景提取和背景更新算法，识别出图像中的小目标，并进行目标分割。

2.小目标运动跟踪

通过对目标运动轨迹的预测和匹配，实现对小目标的实时跟踪。

3.算法优化

对运动检测与跟踪的算法进行优化，提高算法的实时性和准确性。

本文将采用深度学习和计算机视觉的方法，进行算法设计和实现。通过对实验数据的采集和分析，以验证算法的效果和可行性。

三、预期结果和应用价值

本文将实现对海平面背景下小目标的运动检测与跟踪，获得优化的算法和可靠的数据结果。应用这些算法和数据，可以实现对海上目标的实时监测和追踪，提高海上安全和管理能力，同时在无人机相关技术的发展过程中也具有潜在的推广价值。