基于卷积神经网络的运动目标跟踪算法研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

近年来，随着计算机视觉技术的快速发展，运动目标跟踪作为其中一个重要研究方向，在智能监控、无人驾驶、机器人导航等领域展现出巨大的应用潜力和广阔的市场前景。

运动目标跟踪是指在视频序列中，对目标进行定位和持续跟踪的过程。

其目标是在复杂多变的场景下，准确地识别和跟踪目标，即使目标发生形变、遮挡、光照变化等情况。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，运动目标跟踪技术发展迅速，研究者们提出了许多有效的算法，特别是基于深度学习的目标跟踪算法取得了显著进展。

以下将从国内外研究现状两方面进行综述。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将针对运动目标跟踪问题，重点研究基于卷积神经网络的目标跟踪算法，主要内容如下：
1.运动目标跟踪算法研究:对现有的运动目标跟踪算法进行深入研究，分析其优缺点，并重点关注基于深度学习的目标跟踪算法的最新进展。

2.卷积神经网络模型设计:研究适合运动目标跟踪任务的卷积神经网络模型，设计有效的网络结构，提取具有判别力的目标特征，提高跟踪算法的精度和鲁棒性。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法，并遵循以下步骤进行：
1.文献调研与分析:深入研究运动目标跟踪算法，包括传统目标跟踪算法和基于深度学习的目标跟踪算法，分析其优缺点和适用场景。

系统学习卷积神经网络的相关理论知识，重点关注其在计算机视觉领域的应用，特别是目标检测和图像分类等任务。

查阅相关文献，了解国内外在基于卷积神经网络的运动目标跟踪算法研究方面的最新进展，为本研究提供参考和借鉴。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.高效的目标特征提取网络:提出一种新的基于卷积神经网络的目标特征提取网络，能够提取更具判别力的目标特征，提高跟踪算法的精度和鲁棒性。

该网络结构设计精巧，计算量小，能够满足实时目标跟踪的需求。

2.鲁棒的目标运动状态预测方法:提出一种鲁棒的目标运动状态预测方法，能够有效应对目标遮挡、形变、光照变化等挑战，提高跟踪算法的预测精度。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1]邢帅,李波,杨文超,等.基于深度学习的视觉目标跟踪综述[j].自动化学报,2019,45(07):1255-1279.

[2]王慧,李成龙,刘丽,等.基于深度学习的目标跟踪算法综述[j].计算机科学,2020,47(06):1-12.

[3]王立伟,胡卫明,谭铁牛.基于深度学习的视觉目标跟踪研究进展[j].自动化学报,2018,44(11):1981-2002.