基于视觉的运动目标跟踪方法研究的开题报告.docx

基于视觉的运动目标跟踪方法研究的开题报告 一、研究背景及意义 随着计算机技术及图像处理技术的快速发展，视觉跟踪技术已经成为目前视觉领域中的一项热点研究。特别是在运动目标跟踪方面，它对于实现自主导航、智能监控、机器人控制等领域具有广泛的应用。视觉跟踪技术通过对图像序列中的目标进行连续检测和定位来实现对目标的跟踪，具有实时性好、成本低等优点。在安防、交通监测、医疗影像等领域得到广泛应用。 针对现有的视觉跟踪技术，存在目标漂移、目标遮挡、光照变化、背景干扰等一系列问题。这些困难问题在实际应用中比较普遍，因此需要通过多种技术手段来解决。因此，基于视觉的运动目标跟踪技术仍然需要进一步研究和发展。 二、研究内容及方法 本文将针对现有跟踪方法存在的问题，提出一种基于视觉的运动目标跟踪方法，并进行研究。具体内容包括： 1. 在图像序列中检测目标的位置和状态，通过物体检测预处理获取目标框，并获得目标的外观特征。 2. 提出一种基于卷积神经网络和循环神经网络的目标跟踪方法，通过神经网络对目标的特征进行学习和提取，并结合循环神经网络，实现对目标的连续跟踪，提高跟踪精度。 3. 针对目标漂移、目标遮挡等问题，提出一种基于模型预测的目标跟踪方法，通过模型预测目标位置，结合神经网络的跟踪方法，实现对目标的精准跟踪。 4. 对所提出的方法进行实验验证，通过对不同场景下的图像序列进行测试，比较不同方法的跟踪效果，验证本文提出的方法的有效性和实用性。 三、研究计划 1. 10月至11月：对目标检测方法进行分析，研究目标特征提取和外观模型构建。 2. 12月至1月：设计深度神经网络模型及循环神经网络模型，完成模型的训练和测试。 3. 2月至3月：研究模型预测方法，并设计实验方案，对提出的方法进行实验验证。 4. 4月至5月：根据实验结果对跟踪方法进行优化，撰写毕业论文并答辩。 四、研究的创新性及实用价值 本文提出了一种基于视觉的运动目标跟踪方法，将深度神经网络和循环神经网络的优势结合起来，通过模型预测技术，解决了目标漂移和遮挡问题，提高了跟踪的精度和稳定性。该方法在实际应用中可用于实现智能监控、自主导航、机器人控制等领域，具有广泛的应用价值和市场前景。