移动目标的识别和跟踪算法的研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着计算机视觉、模式识别和人工智能技术的快速发展，移动目标的识别与跟踪作为计算机视觉领域中的一个重要研究方向，近年来受到了越来越广泛的关注。

在智能监控、自动驾驶、机器人导航、人机交互以及军事领域等方面都有着广阔的应用前景和巨大的应用价值。

2. 本选题国内外研究状况综述

目标识别与跟踪技术已经发展了几十年，期间涌现出大量研究成果，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

国内学者在移动目标识别与跟踪领域取得了一系列重要成果，特别是在目标检测、跟踪算法以及相关应用方面。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

1.深入研究传统目标识别算法和基于深度学习的目标识别算法，分析其优缺点，并针对其不足，探索改进方法，以提高目标识别的精度和鲁棒性，特别是在复杂场景下的性能。

2.研究经典目标跟踪算法和基于深度学习的目标跟踪算法，例如光流法、卡尔曼滤波、粒子滤波、meanshift算法以及基于深度学习的目标跟踪算法等，分析其优缺点和适用场景，并针对其不足，探索改进方法，以提高目标跟踪的精度和速度，同时增强算法对遮挡、光照变化等干扰因素的鲁棒性。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法，具体步骤如下：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解移动目标识别与跟踪领域的最新研究进展、主要算法以及存在的问题，为本研究提供理论基础和研究方向。

2.算法研究阶段：深入研究传统目标识别算法和基于深度学习的目标识别算法，以及经典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，并针对其不足，探索改进方法，以提高算法的性能。

3.实验验证阶段：搭建实验平台，选择合适的公开数据集和实际场景，对所提出的算法进行实验验证，评估算法的性能，并与其他算法进行比较分析。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.提出一种高效、鲁棒的移动目标识别算法，能够在复杂场景下准确识别目标，并具有较强的抗干扰能力。

2.提出一种高效、准确的移动目标跟踪算法，能够实时跟踪目标，并对遮挡、光照变化等干扰因素具有较强的鲁棒性。

3.提出一种移动目标识别与跟踪的联合算法，能够实现目标的同步识别和跟踪，提高整体性能。

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. 刘伟, 王延杰, 刘明. 基于改进yolov5s的轻量化目标检测算法[j]. 仪器仪表学报, 2023, 44(4): 117-125.

2. 周文静, 周尚波, 刘路路, 等. 基于改进centernet的旋转目标检测方法[j]. 控制与决策, 2023, 38(4): 949-956.

3. 孙宁, 王春阳, 张长胜, 等. 基于改进yolov5和deepsort的目标跟踪算法[j]. 计算机工程, 2023, 49(4): 100-108.