视频图像中运动目标跟踪有关算法的研究的开题报告.docx

视频图像中运动目标跟踪有关算法的研究的开题报告 1. 研究背景 随着目标检测与跟踪技术的不断发展，运动目标跟踪技术逐渐成为研究的热点之一。运动目标跟踪是指在保持相对位置，追踪目标物的运动状态，从而获取目标物在时间上的持续轨迹，同时也是机器视觉中的一项重要研究内容。运动目标跟踪技术在视频监控、自动驾驶、智能交通等领域具有广泛应用前景。 目前，针对运动目标跟踪问题已经涌现出了多种算法，如基于Kalman滤波的跟踪算法、基于区域特征的跟踪算法、基于深度学习的跟踪算法等。然而，由于运动目标的运动状态具有复杂性，遮挡、光照变化等问题也给跟踪算法带来了挑战，因此如何提升运动目标跟踪的鲁棒性与准确性是当前需要解决的问题。 2. 研究内容 本研究基于视频图像中运动目标跟踪技术展开研究，主要内容如下： 2.1 综述运动目标跟踪的基本概念、分类、评价指标以及相关算法，对常见的跟踪方法进行对比分析。 2.2 提出一种基于深度学习技术的运动目标跟踪算法，并设计实验验证其跟踪效果的优越性。具体而言，本文将采用深度神经网络模型进行运动目标检测，从而实现对运动目标的实时跟踪。 2.3 分析该算法在复杂场景下的鲁棒性，通过增加扰动和噪声等方法，验证其跟踪鲁棒性能。 3. 研究意义 本研究所提出的基于深度学习的运动目标跟踪算法，可以有助于提升运动目标跟踪的实时性、准确性和鲁棒性，同时对于视频监控、自动驾驶、智能交通等领域的发展也具有一定的推动作用。