移动目标的识别和跟踪算法的研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

移动目标的识别与跟踪作为计算机视觉领域的重要研究方向，近年来受到越来越广泛的关注。

在智能交通、安防监控、机器人导航等领域有着巨大的应用潜力。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，移动目标识别与跟踪技术取得了显著进展，但仍面临挑战。

1. 国内研究现状

国内学者在移动目标识别与跟踪领域展开了大量研究，并取得了一系列成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

1.深入研究移动目标识别与跟踪的相关理论，包括图像预处理、目标特征提取、目标检测与跟踪算法等。

2.研究基于深度学习的移动目标识别算法，探索卷积神经网络在目标特征提取和识别中的应用，并对目标检测框架进行研究。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法。

1.首先进行文献调研，了解移动目标识别与跟踪领域的国内外研究现状，掌握相关理论知识和技术方法。

2.然后，针对传统算法存在的问题，研究基于深度学习的移动目标识别算法，并探索基于多特征融合的移动目标跟踪算法。

5. 研究的创新点

1.提出一种基于深度学习和多特征融合的移动目标识别与跟踪算法，提高算法在复杂场景下的识别精度和跟踪鲁棒性。

2.探索新的多特征融合策略，有效地融合颜色、纹理、形状等特征，提高目标跟踪的精度和鲁棒性。

3.构建面向特定应用场景的移动目标识别与跟踪数据集，为算法性能评估提供更可靠的依据。

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] 张萌,张洪才,王宇,等. 基于改进yolov5的小目标识别算法[j]. 光电工程, 2023, 50(04): 2208002.

[2] 张恒博,白雪茹,郭志远,等. 基于改进yolov5s的轻量化目标检测算法研究[j]. 激光与红外, 2023, 53(02): 230-237.

[3] 张智腾,丁文霞,孙俊. 基于深度学习的无人机目标识别与跟踪算法综述[j]. 计算机科学, 2023, 50(01): 112-123.