红外图像序列中人体目标检测与跟踪方法研究的开题报告

红外图像序列中人体目标检测与跟踪方法研究的开题报告一、选题背景和意义随着红外成像技术的发展，红外图像序列在人体检测和跟踪方面有着广泛的应用。在夜间、低光照条件下，传统的光学成像设备难以获取清晰的图像，而红外图像序列可以通过检测人体散发的热量来实现夜视、隐身侦查等应用。因此，红外图像序列的人体目标检测与跟踪具有重要的应用价值。二、研究内容和方法本文将探究红外图像序列中的人体目标检测与跟踪方法。具体来说，研究内容包括以下几个方面：1.红外图像序列预处理：对红外图像进行预处理，包括去噪、增强等操作，以提高人体目标检测和跟踪的准确率和鲁棒性。2.人体目标检测：采用深度学习等方法，在红外图像中高效地检测人体目标。3.人体目标跟踪：在目标检测的基础上，采用多目标跟踪算法，对人体目标进行跟踪。4.性能评估与实验分析：对上述方法进行实验验证，并对其性能进行评估和分析。三、预期研究成果本研究旨在设计出一个高效、准确的红外图像序列中的人体目标检测与跟踪系统，以满足军事、公共安全等领域的需要。预期研究成果包括：1.可以有效实现红外图像序列中的人体目标检测与跟踪，实现对目标的实时、连续跟踪。2.系统具有较高的准确率和鲁棒性，能够适应性地应对复杂的场景。3.经实验验证，系统能够满足应用要求，并在性能和效率方面具有一定的优势。四、研究方案和进度安排1.第一阶段（一个月）：熟悉相关领域的研究进展和理论基础，确定研究内容和方法。2.第二阶段（两个月）：进行红外图像序列预处理、人体目标检测等算法的研究和设计。3.第三阶段（两个月）：实现人体目标跟踪算法并进行系统集成，进行性能评估和实验分析。4.第四阶段（一个月）：撰写论文并进行答辩准备。五、预期难点与解决途径红外图像序列中人体目标检测和跟踪具有较高的复杂性和挑战性，预期的难点主要包括：1.红外图像预处理：如何准确的去除噪声和增强图像对于后续目标检测和跟踪的准确性有着至关重要的作用。2.目标检测和跟踪：红外图像序列中人体目标的多样性、变化性等因素会对目标检测和跟踪效果造成一定的影响。解决途径主要包括：1.采用深度学习等方法，对图像进行预处理和人体目标检测，从而提高准确率和鲁棒性。2.考虑到目标的多样性和变化性，采用多目标跟踪算法，以提高跟踪效果。六、参考文献1.HuangJL,YinXC,YangYF.InfraredImageSaliencyDetectionviaCombinedFeaturesandContextualAnalysis[J].IEEETransactionsonImageProcessing,2019,28(1):390-402.2.LiH,ZhangX,ZhangH,etal.Infraredsmalltargetdetectionbasedonmulti-scaleconvolutionalneuralnetworks[J].InfraredPhysics&Technology,2019,96:83-92.3.ZhangK,ZhangL,YangM,etal.Real-timeCompressiveTracking[J].I