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文档简介
视频监控系统中有遮挡运动目标的提取与重构的开题报告开题报告一、选题背景随着社会的不断发展，人们对于安全性的需求越来越高。而视频监控系统则成为了一个不可或缺的存在，依靠着它们我们能够更好地保护家园，维护社会安全。但是在实际应用中，由于种种原因（如运动目标的时域遮挡、运动目标间的遮挡等），会存在一些目标无法被准确的提取出来，导致系统功能的下降。因此，研究一种遮挡运动目标的提取与重构方法具有很重要的研究意义和实际应用价值。二、研究目的和意义本研究以视频监控系统中的遮挡运动目标的提取与重构为研究对象，旨在开发出一种有效的解决方案，提高目标提取的准确性和系统的稳定性，同时具有以下意义：1.优化视频监控系统，提高其处理效率和数据准确性。2.提升社会安全保障，减少因目标提取不准确造成的安全隐患。3.提供一种实际应用的解决方案，拓宽视频监控系统的应用范围和市场前景。三、研究内容和方法本研究的主要内容包括：1.运动目标的遮挡模型建立。通过对目标遮挡的分析建立相应的遮挡模型。2.遮挡运动目标的提取。通过结合几何理论和特征描述符，提出了基于轮廓模板配准的快速目标定位方法。同时，也会应用深度学习算法提高识别准确性。3.遮挡运动目标的重构。根据目标运动的模式，并通过运动区域信息的分析，提出可靠性高的图像重构算法。本研究的研究方法主要包括：1.文献调研。对相关领域的研究进展和已有的算法进行深入研究和探讨。2.实验验证。通过实验验证和评估，对提出的算法进行准确性和时效性的评估。四、研究进度和计划本研究的进度计划如下：1.设计和建立遮挡模型。2.提出遮挡运动目标的提取算法，并实现演示系统。3.提出遮挡运动目标的重构算法，并实现演示系统。4.进行多组实验，验证算法的准确性和时效性。预计本研究的周期为一年，其中前三个月用于研究和设计算法，中间六个月用于开发实现和验证算法，最后三个月用于论文撰写和准备答辩。五、预期成果和创新点本研究的预期成果有：1.设计和建立出一种针对视频监控系统中的遮挡运动目标的提取与重构算法。2.实现和验证针对提出算法的实验系统。3.发表高质量的论文，并完成博士论文答辩。本研究的创新点有：1.提出了一种轮廓模板配准方法，而这种方法和已有的基于区域分割的方法区别较大。2.结合了深度学习算法，提高了提取算法的准确性。3.提
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