基于视频图像的运动人体目标跟踪检测系统研究与设计的开题报告

基于视频图像的运动人体目标跟踪检测系统研究与设计的开题报告一、选题背景及意义现代智能视频监控系统已经在安防领域得到了广泛的应用，而基于视频图像的运动人体目标跟踪检测技术是其中关键的一环。传统的人体目标跟踪算法主要基于像素级的物体分割与轮廓描述，这种方法存在一些问题，例如对快速运动的物体跟踪效果较差，对目标旋转、遮挡等情况处理能力较弱。因此，近年来研究人员开始尝试基于深度学习等方法改进人体目标跟踪技术，取得了显著的成果。本论文旨在研究设计一种基于视频图像的运动人体目标跟踪检测系统，实现对运动目标的精确跟踪与检测，提高视频监控系统的安防性能，具有重要意义。二、研究内容及方法本文将研究以下内容：1.基于深度学习技术的人体目标检测算法研究，包括FasterRCNN、YOLO等目标检测算法的原理、优缺点等。2.基于视觉目标跟踪算法研究，包括粒子滤波、卡尔曼滤波、Meanshift等视觉目标跟踪算法的原理、优缺点等。3.综合运用深度学习技术和视觉目标跟踪技术，设计一种基于视频图像的运动人体目标跟踪检测系统。研究方法包括文献调研、数据采集、算法实现与比较。三、预期成果及创新点预期成果包括：1.设计一种基于视频图像的运动人体目标跟踪检测系统，并进行有效性验证。2.分析比较不同算法在目标跟踪与检测表现上的优缺点。3.探索深度学习技术与视觉跟踪技术的结合方式，提高系统运行效率与准确度。创新点包括：1.设计一种基于视频图像的运动人体目标跟踪检测系统，与传统目标跟踪算法相比，具有更好的跟踪效果和适应性。2.综合运用深度学习技术和视觉跟踪技术，能够有效地解决目标快速运动和旋转、遮挡等问题。3.对目标跟踪与检测算法做出深入的分析和比较，为后续相关研究提供参考。四、论文进度安排第一阶段（2021年4月—2021年6月）：文献调研与数据采集第二阶段（2021年7月—2021年9月）：基于深度学习技术的人体目标检测算法研究第三阶段（2021年10月—2022年1月）：基于视觉目标跟踪算法研究第四阶段（2022年2月—2022年5月）：综合运用深度学习技术和视觉目标跟踪技术，设计一种基于视频图像的运动人体目标跟踪检测系统。第五阶段（2022年6月—2022年8月）：系统实现与有效性验证第六阶段（2022年9月—2022年11月）：论文撰写与修改第七阶段（2022年12月—2023年1月）：答辩与论文提交五、参考文献[1]RenS,HeK,GirshickR,etal.FasterR-CNN:towardsreal-timeobjectdetectionwithregionproposalnetworks[J].IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,2016,39(6):1137–1149.[2]RedmonJ,DivvalaS,GirshickR,etal.Youonlylookonce:unified,real-timeobjectdetection[J].arXivpreprintarXiv:1506.02640,2015.[3]DavidS,MelanieM.Meanshift:arobustapproachtowardfeaturespaceanalysis[J].IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,2002,24(5):603-619.[4]KwonJ,LeeKM.Onlineobjecttracking:abenchma