交叉口复杂场景下目标检测与跟踪技术研究的开题报告

交叉口复杂场景下目标检测与跟踪技术研究的开题报告一、选题背景目标检测与跟踪技术是计算机视觉领域的研究热点，具有广泛的应用前景，如智能交通系统、自动驾驶等。然而，随着城市化进程不断推进，交叉口场景的复杂性越来越高，传统的目标检测与跟踪技术已经无法完全适应这种复杂的环境，例如目标遮挡、多重交叉、对行人、车辆等的同时处理等困难点，这些问题都严重限制了目标检测与跟踪技术的进一步应用。因此，本文选题旨在研究交叉口复杂场景下目标检测与跟踪技术，以期提高交叉口安全性和智能化水平。二、研究内容本研究将围绕交叉口复杂场景下目标检测与跟踪技术的实现展开，主要包括以下研究内容：1、交叉口场景的特征分析。针对交叉口场景的特征进行分析，识别不同类型的目标和其特征，为后续的目标检测和跟踪提供依据。2、基于目标检测的交叉口场景分割。利用目标检测技术，将交叉口中的不同目标分离出来，如车辆、行人、自行车等，实现场景分割。3、针对多目标跟踪问题，提出一种基于多特征融合的跟踪算法，将目标的多个特征进行融合，提高跟踪的准确性和稳定性。4、建立交叉口场景目标检测和跟踪数据库，对样本进行采集、分类和标注，为后续算法的优化和模型的训练提供支持。三、研究意义本研究将对目标检测与跟踪技术在交叉口场景中的应用进行深入研究，有助于提高智能交通系统的安全性和智能化水平。一方面，通过对交叉口场景的特征分析，可以更好地定位和识别目标，提高目标检测和跟踪的准确性和稳定性；另一方面，通过建立交叉口场景目标检测和跟踪数据库，可以为该领域的研究提供有价值的数据支撑，同时促进目标检测和跟踪算法的优化和发展。四、研究方法本研究将采用基于深度学习的目标检测和跟踪算法，利用深度卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等模型来实现目标检测与跟踪。具体而言，将深度学习模型应用于交叉口场景的目标检测中，利用全卷积神经网络（FCN）和区域提议网络（RPN）等技术，在保证准确性的前提下提高检测速度；在跟踪阶段，通过引入多个特征融合的方法，如颜色、纹理、形状等，来提高跟踪的准确性和稳定性。五、预期成果本研究的预期成果主要包括以下几个方面：1、交叉口场景的特征分析结果，对交叉口场景目标检测和跟踪提供依据和支持。2、针对交叉口场景的目标检测和跟踪算法，包括基于FCN和RPN的目标检测算法和多特征融合的跟踪算法。3、基于交叉口场景的目标检测和跟踪数据库，包括采集和标注的样本、算法评估和模型训练等数据。4、论文和实验室报告等研究成果发布。六、研究计划本研究将持续一年时间，整体分为以下几个阶段：1、第一阶段（两个月）：完成交叉口场景的特征分析和相关文献综述。2、第二阶段（四个月）：完成交叉口场景的目标检测算法和场景分割技术的研究和实现。3、第三阶段（四个月）：针对交叉口场景多目标跟踪问题，提出一种基于多特征融合的跟踪算法，并进行实验验证。4、第四阶段（两个月）：建立交叉口场景目标检测和跟踪数据库，并进行数据采集和标注。5、第五阶段（两个月）：整理研究成果，完成论文和实验室报告等工作。七、参考文献[1]ZhaoX,ZhangH,LiuS,etal.Objectdetectionandtrackinginurbanintersectionsbasedonvisualcuesandlidardata[J].InternationalJournalofAdvancedRoboticSystems,2018,15(4):1729881418773974.[2]LiL,ZhaoX,LiW,etal.CrowdSaliencyDetectiononCross-IntersectionScene[C]2018IEEEInternationalConferenceonMultimedia&ExpoWorkshops(ICMEW).IEEE,2018:1-6.[3]ZhangY,GongZ,LiangJ,etal.Multi-ViewVisualTrackingBasedonFeatureMapsFusion[C]2018Internation