图像运动目标追踪算法设计与实现开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

近年来，随着计算机视觉技术的快速发展，图像运动目标追踪作为其重要研究方向之一，日益成为学术界和工业界关注的焦点。

其在智能监控、机器人导航、自动驾驶、虚拟现实等领域展现出巨大的应用潜力，具有重要的研究意义和实用价值。

2. 本选题国内外研究状况综述

图像运动目标追踪领域的研究已经取得了丰硕的成果，各种算法层出不穷，以下将从国内外研究现状两个方面进行综述。

1. 国内研究现状

国内学者在图像运动目标追踪领域展开了深入研究，并取得了一系列重要成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本课题主要研究内容包括以下几个方面：
1.图像预处理:研究图像灰度化、滤波去噪等预处理方法，提高图像质量，为后续目标检测和跟踪提供良好的输入。

2.运动目标检测:研究常用的运动目标检测算法，如帧差法、光流法、背景建模法等，分析其优缺点，并选择合适的算法进行改进，提高目标检测的准确性和鲁棒性。

4. 研究的方法与步骤

本课题的研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法，首先进行文献调研，了解图像运动目标追踪领域的国内外研究现状、最新研究成果以及发展趋势，在此基础上，确定研究方向和目标，并制定详细的研究方案。

接下来，将重点研究图像预处理、运动目标检测、目标特征提取、目标跟踪算法等关键技术，并对现有算法进行改进和优化，以提高算法的性能和效率。

在算法设计和改进的基础上，将使用python、opencv等工具开发图像运动目标追踪系统，并构建实验平台，利用公开数据集或自行采集的数据集对系统进行测试和评估，验证算法的有效性和鲁棒性。

5. 研究的创新点

本课题的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种改进的图像运动目标追踪算法，提高算法在复杂场景下的鲁棒性、准确性和实时性。

2.结合具体应用场景，对算法进行优化，提高算法的实用性和效率。

3.开发图像运动目标追踪系统，并进行实际应用测试，验证算法的有效性和可靠性。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 陈杰,张艳宁,刘鹏,等.基于改进yolov5和deepsort融合的运动目标检测与跟踪算法[j].计算机应用与软件,2023,40(01):227-234.

[2] 吴佳,冯国灿,张凯龙,等.融合yolov5与deepsort的运动目标跟踪方法[j].计算机工程与应用,2022,58(24):169-176.

[3] 刘林,刘宇航,姜佳欣.基于改进centernet和deepsort的目标跟踪算法[j].计算机工程,2022,48(11):278-285.