目標(biāo)局部或全部遮擋條件下跟蹤方法研究的開題報(bào)告

目標(biāo)局部或全部遮擋條件下跟蹤方法研究的開題報(bào)告一、研究背景與意義在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中，目標(biāo)跟蹤是一項(xiàng)十分重要的任務(wù)，它可以應(yīng)用于視頻監(jiān)控、自動(dòng)駕駛、虛擬現(xiàn)實(shí)等多個(gè)領(lǐng)域，具有廣闊的應(yīng)用前景。但是，在實(shí)際應(yīng)用中，目標(biāo)跟蹤往往會(huì)遇到目標(biāo)部分或全部被遮擋的情況，這使得傳統(tǒng)的目標(biāo)跟蹤算法面臨著很大的挑戰(zhàn)。因此，對(duì)于目標(biāo)局部或全部遮擋條件下跟蹤方法的研究具有重要意義。當(dāng)前，雖然已經(jīng)有一些相關(guān)研究成果，但是還存在一些問(wèn)題亟待解決，如何在遮擋情況下保持高精度和高魯棒性等。因此，本研究將著眼于此，針對(duì)目標(biāo)局部或全部遮擋條件下的目標(biāo)跟蹤問(wèn)題進(jìn)行深入的研究。二、研究目標(biāo)本研究的主要目標(biāo)在于探究目標(biāo)局部或全部遮擋條件下的目標(biāo)跟蹤方法，研究新的目標(biāo)跟蹤框架與算法，提出高精度和高魯棒性的目標(biāo)跟蹤策略。三、研究?jī)?nèi)容1.分析目標(biāo)跟蹤遮擋問(wèn)題的特點(diǎn)，歸納目前主流方法的不足。2.研究利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)跟蹤的方法，如基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)跟蹤方法、基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)跟蹤方法等。3.探究基于多特征融合和多目標(biāo)跟蹤的方法，利用多來(lái)源信息來(lái)提高目標(biāo)跟蹤的魯棒性。4.針對(duì)遮擋問(wèn)題，研究提出基于特征重建的目標(biāo)跟蹤方法，通過(guò)對(duì)遮擋區(qū)域的特征進(jìn)行重建來(lái)提高跟蹤的精度和魯棒性。5.設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證所提出方法的有效性和可行性。四、研究方法1.文獻(xiàn)調(diào)研：調(diào)研目前目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域的最新研究成果，歸納總結(jié)不同算法的優(yōu)缺點(diǎn)。2.算法設(shè)計(jì)：基于深度學(xué)習(xí)等相關(guān)技術(shù)，設(shè)計(jì)相應(yīng)的算法和模型，通過(guò)實(shí)驗(yàn)來(lái)驗(yàn)證所提出方法的有效性和魯棒性。3.實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證：采用公開數(shù)據(jù)集和自建數(shù)據(jù)集對(duì)所提出的方法進(jìn)行驗(yàn)證和評(píng)估，通過(guò)實(shí)驗(yàn)結(jié)果來(lái)比較和分析不同算法的性能。五、預(yù)期成果1.提出基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的局部和全局遮擋目標(biāo)跟蹤方法，提高跟蹤的準(zhǔn)確度和魯棒性。2.探究多特征融合和多目標(biāo)跟蹤技術(shù)，在遮擋場(chǎng)景下提高跟蹤的效果。3.提出基于特征重建的目標(biāo)跟蹤方法，有效解決遮擋問(wèn)題，提高跟蹤的精度和魯棒性。4.開發(fā)相關(guān)的軟件和模型，提高目標(biāo)跟蹤的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。六、研究進(jìn)度計(jì)劃1.前期調(diào)研和算法設(shè)計(jì)：3個(gè)月。2.實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和數(shù)據(jù)處理：3個(gè)月。3.結(jié)果分析和論文撰寫：2個(gè)月。4.期望完成時(shí)間：12個(gè)月。參考文獻(xiàn)：[1]ChengD,GongY,ZhouS,etal.ReFAN:RobustandEfficientFastAdaptiveNetworkforObjectTracking[J].arXivpreprintarXiv:2002.10940,2020.[2]LiF,ZhaoW,WuY,etal.Semantic/ObjectSegmentation-AwareTracking[J].arXivpreprintarXiv:2001.05192,2020.[3]LiangT,WeiY,ChenW,etal.LearningCollaborativeMulti-CueFusionforObjectTracking[J].ProceedingsoftheIEEECon