基于運動檢測和特征融合的多目標(biāo)跟蹤算法研究的中期報告一、研究背景和意義多目標(biāo)跟蹤(MOT)是指從視頻或圖像序列中自動跟蹤多個運動目標(biāo)，并估計它們的位置、速度、加速度等參數(shù)。在許多實際應(yīng)用場景中，如視頻監(jiān)控、交通監(jiān)管、智能家居等領(lǐng)域，MOT技術(shù)都有重要的實際價值。因此，MOT技術(shù)一直是計算機視覺領(lǐng)域的研究重點之一。從傳統(tǒng)的基于背景建模和運動檢測的方法到基于深度學(xué)習(xí)的方法，MOT算法已經(jīng)有了多種實現(xiàn)方式。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用場景的復(fù)雜化，更加精準(zhǔn)和魯棒的MOT算法和方法也受到了越來越多的關(guān)注。特別是在多目標(biāo)交互和環(huán)境建模等方面，MOT算法的研究更加迫切。為了實現(xiàn)更加精準(zhǔn)和魯棒的目標(biāo)跟蹤，本研究將從運動檢測和特征融合兩個方面入手，借助深度學(xué)習(xí)技術(shù)，提出一種基于運動檢測和特征融合的多目標(biāo)跟蹤算法。該算法將運動檢測和特征提取算法相結(jié)合，以提高對目標(biāo)的跟蹤精度和穩(wěn)定性。二、研究內(nèi)容和技術(shù)路線本研究的研究內(nèi)容主要包括以下兩個方面。1.運動檢測模塊本研究將使用現(xiàn)有的運動檢測算法，如基于光流的運動檢測算法、基于幀差分的運動檢測算法等，來檢測視頻序列中的目標(biāo)運動。為了避免因目標(biāo)的運動速度過快或過慢導(dǎo)致的跟蹤失效，本研究將針對不同的運動速度范圍，使用不同的運動檢測算法。2.特征融合模塊本研究將使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，對運動檢測得到的目標(biāo)區(qū)域進行特征提取。在特征提取的過程中，采用多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)來提取目標(biāo)區(qū)域的特征。本研究將對目標(biāo)的運動、大小和形狀等特征進行融合，通過將不同特征進行融合，提高對目標(biāo)的跟蹤精度和穩(wěn)定性。同時，本研究還將采用目標(biāo)檢測算法，對跟蹤到的目標(biāo)進行正確性檢驗。技術(shù)路線如下：(1)采集并預(yù)處理實驗數(shù)據(jù)集；(2)對比不同的運動檢測算法，選擇最合適的算法，并進行代碼編寫、實驗驗證；(3)構(gòu)建特征提取網(wǎng)絡(luò)并進行訓(xùn)練，并將其與運動檢測算法相結(jié)合，實現(xiàn)多目標(biāo)跟蹤；(4)對比不同的特征融合方法，提出最優(yōu)的特征融合方案，并進行實驗驗證；(5)對算法進行優(yōu)化，并進行實驗驗證；(6)撰寫論文并進行展示。三、預(yù)期結(jié)果和意義本研究將提出一種基于運動檢測和特征融合的多目標(biāo)跟蹤算法，該算法將運動檢測和特征提取算法相結(jié)合，以提高對目標(biāo)的跟蹤精度和穩(wěn)定性。通過對實驗數(shù)據(jù)集進行多次實驗驗證，預(yù)期達到如下結(jié)果：(1)提出了一種穩(wěn)定且高精度的目標(biāo)跟蹤算法，并對其進行了實驗驗證；(2)改進了運動檢測算法，提高了對運動速度過快或過慢的目標(biāo)的跟蹤精度；(3)創(chuàng)新性地采用了目標(biāo)的多特征融合方法，提高目標(biāo)的跟蹤魯棒性和穩(wěn)定性；(4)通過實驗驗證得出，本算法具有較高的跟蹤精度和魯