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全景视觉动态目标检测与跟踪技术研究的开题报告

题目：全景视觉动态目标检测与跟踪技术研究

背景：

全景视觉相机是一种可以同时获取周围多个方向的图像，具有广泛应用场景。随着自动驾驶技术的发展，全景视觉在车载系统中的应用也越来越多。目前，车载系统中需要进行动态目标检测与跟踪，以帮助车辆判断是否存在前车、行人等障碍物，并及时采取相应措施。但全景视觉中的动态目标检测与跟踪仍面临较大的挑战，需要进一步研究和优化。

研究内容：

本文旨在研究全景视觉动态目标检测与跟踪技术，具体包括以下内容：

1.针对全景视觉中的动态目标检测问题，综合比较已有的一些主流算法，包括基于深度学习的目标检测方法、基于传统特征提取的方法等，分析各自的优缺点。

2.针对全景视觉中的目标跟踪问题，探究一些基于滤波器的跟踪算法，如卡尔曼滤波、粒子滤波等，分析其适用性和效率，优化算法性能。

3.结合本文中研究到的动态目标检测和跟踪算法，提出一种针对全景视觉环境的综合性动态目标检测与跟踪算法。在此基础上，设计和实现系统原型，验证算法有效性和准确性。

预期成果：

1.全面掌握全景视觉动态目标检测与跟踪的主流算法和技术，并对其进行分析和评价。

2.提出一种针对全景视觉环境的综合性动态目标检测与跟踪算法，通过实验验证算法的有效性和准确性。

3.参与论文写作，完成学术论文并发表。

研究方法：

1.收集和整理相关文献，了解全景视觉动态目标检测与跟踪技术的研究进展和前沿。

2.评估和比较已有的动态目标检测和跟踪算法，并对其优化和改进。

3.设计和实现系统原型，进行实验验证。

4.写作和撰写论文。

计划进度：

1.文献调研与综述：2周

2.算法评估和优化：4周

3.系统设计与实现：6周

4.实验验证与结果分析：4周

5.论文写作：4周

总计16周。

参考文献：

[1]Li,Y.,Guo,Z.,Zhang,X.(2019).Asurveyofpanoramicimagerepresentationandgeometrictransformation.SignalProcessing:ImageCommunication,71,63-79.

[2]Li,Y.,Li,Z.,Guo,Z.,Zhang,X.(2021).Panoramicimage-basedpedestriandetectionandtrackingforintelligenttransportationsystems.JournalofAmbientIntelligenceandHumanizedComputing,12(2),1561-1572.

[3]Wu,X.,Zhang,J.,Lu,W.,Lin,S.(2020).Adaptiveobjectdetectionandtrackingforintelligentpanoramicsurveillanceinsmartcities.FutureGenerationComputerSystems,109,401-411.