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文档简介

动态场景下运动目标检测与跟踪算法的研究的开题报告一、选题背景随着计算机视觉技术和机器学习算法的不断发展，目标检测和跟踪算法在智能视频监控、无人驾驶等领域得到广泛应用。然而，传统的目标检测和跟踪算法存在着在复杂背景下检测精度低、追踪过程中对遮挡、光照变化等干扰敏感的问题。如何提高检测和追踪的准确率以满足实际场景应用需求，是当前研究的重要问题。二、选题意义动态场景下的运动目标检测和跟踪算法对于智能视频监控、智能交通、无人驾驶等领域具有重要的应用价值。尤其是在城市交通管控和公共安全领域，准确检测和追踪运动目标，确保交通安全和公共安全，是至关重要的。因此，本研究旨在探究动态场景下的运动目标检测和跟踪算法，以提高检测和追踪的准确率。三、研究内容和方法本研究将采用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等深度学习算法，结合传统目标检测和跟踪算法，提出一种适用于动态场景下的运动目标检测和跟踪算法。具体包括以下几个方面：1.数据集采集和处理：选择适用于动态场景下的数据集，采集并处理数据，准备用于训练和测试模型的数据集。2.基于CNN的目标检测算法研究：设计和实现基于CNN的目标检测算法，对比分析不同模型的检测效果。3.基于RNN的目标跟踪算法研究：设计和实现基于RNN的目标跟踪算法，对比分析不同模型的追踪效果。4.融合CNN和RNN的动态场景下运动目标检测与跟踪算法研究：将CNN和RNN两种算法融合，提出一种适用于动态场景下运动目标检测和跟踪算法，验证其检测和追踪效果。5.根据实验结果对算法进行改进和优化，提升其在动态场景下的适用性和鲁棒性。四、研究预期成果通过本研究，期望达到以下预期成果：1.设计实现一种基于CNN和RNN的动态场景下运动目标检测和跟踪算法。2.在公开的数据集上对比检测和追踪效果，验证算法的有效性。3.针对算法存在的问题进行改进和优化，提升其精度和鲁棒性。4.提高动态场景下的运动目标检测和跟踪技术水平，为相关领域的应用提供技术支持。五、研究工作计划本研究计划从2021年9月至2022年5月完成，具体的研究工作计划如下：1.第一阶段（9月-11月）：数据集采集和处理2.第二阶段（11月-1月）：基于CNN的目标检测算法研究3.第三阶段（1月-3月）：基于RNN的目标跟踪算法研究4.第四阶段（3月-5月）：融合CNN和RNN的动态场景下运动目标检测与跟踪算法研究5.第五阶段（5月-6月）：论文撰写和答辩六、预期研究结果预期能够提出一种适用于动态场景下的运动目标检测和跟踪算法，具有较高的检测

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