运动车辆视频序列跟踪算法的研究的开题报告

运动车辆视频序列跟踪算法的研究的开题报告一、选题背景和意义随着交通工具的发展，越来越多的人选择了使用运动车辆，比如电动车、自行车等等。这些交通工具在城市中运动，因此如何追踪它们所在的位置、速度以及行驶路线是十分重要的。目前已经有很多基于计算机视觉技术的运动车辆跟踪算法，但是大部分都是基于单一角度的单目摄像头，对于复杂的场景（如交叉口、多车道等），效果有限。因此，本文拟研究基于双目摄像头和三维重建的运动车辆跟踪算法。本研究的主要目标是设计一种基于双目摄像头和三维重建的运动车辆跟踪算法，提高车辆跟踪精度，并能适应多行道、交叉口等复杂场景，为智能交通系统的发展提供技术支持。二、研究内容和研究方法2.1研究内容（1）双目摄像头的系统设计与标定。双目摄像头可以提供更丰富的信息，包括深度、距离、速度等。因此，在研究中需要设计一个双目摄像头系统，并对其进行标定。（2）基于三维重建的车辆跟踪算法设计。通过对双目摄像头获得的图像序列进行三维重建，可以得到车辆的精确位置和速度等信息。本研究将设计一种基于三维重建的车辆跟踪算法，可以实现在复杂场景下车辆的准确跟踪。2.2研究方法（1）双目摄像头系统设计与标定。通过从市场上购买合适的硬件设备，设计一个适用于车辆跟踪的双目摄像头系统，并对其进行标定，使得能够得到准确的距离、速度等信息。（2）基于三维重建的车辆跟踪算法设计。本研究将利用双目摄像头获取的图像序列进行三维重建，并利用三维重建的结果，设计一种精确的运动车辆跟踪算法。（3）实验验证。本研究将基于实际场景数据对所设计的算法进行验证，评估其物体跟踪的精度和稳定性，并与现有的算法进行比较和分析。三、预期成果和时间安排3.1预期成果（1）设计一种基于双目摄像头和三维重建的运动车辆跟踪算法；（2）在不同场景下进行算法验证，评估算法的跟踪精度和稳定性；（3）最终成果为论文和演示视频。3.2时间安排研究计划为期18个月，具体时间安排如下：第1-3个月：调研、文献综述和双目摄像头系统设计和标定第4-12个月：基于三维重建的车辆跟踪算法设计和实现，算法验证第13-15个月：论文撰写和初稿完成第16-18个月：论文修改和演示视频制作四、研究难点本研究的主要难点在于：（1）如何准确获取双目图像并对其进行标定；（2）如何基于三维重建实现车辆跟踪；（3）如何设计一种适用于不同场景的跟踪算法。针对以上难点，我们将进行深入研究和技术攻关，以实现所设计算法的有效性和实用性。五、参考文献[1]Xie,P.,Zhao,X.,Zhao,J.,Zhang,Y.,&Hu,Z.(2019).Avisualtrackingsystemforamovingtargetbasedonstereovision.MultimediaToolsandApplications,1-19.[2]Gu,Y.,Wang,Z.,Schweiger,C.,&Zhao,Q.(2019).ADeepLearning-BasedSensorFusionMethodforLaneDetectionUsingStereoCameraandInertialSensors.IEEEAccess,7,44116-44126.[3]Giacobbe,M.,Garcea,A.,&Marchetti,M.F.(2019).Trackinggroundvehiclesbasedonstereovisionanddeeplearning.Electronics,8(3),340.[4]Menna,M.,&Cipolla,R.(2018,June).Stereoscopicobjectdetectioninautonomousdriving.In2018InternationalConferenceonRoboticsandAutomation(ICRA)(pp.2785-2790).IEEE.[5]Zhao,Q.,Kuang,W.,Wang,Y.,&Dai,T.(2020).Stereovision-basedautonomousvehi