基于動(dòng)態(tài)壓縮感知的視頻目標(biāo)跟蹤研究的開(kāi)題報(bào)告

基于動(dòng)態(tài)壓縮感知的視頻目標(biāo)跟蹤研究的開(kāi)題報(bào)告一、選題背景動(dòng)態(tài)視頻目標(biāo)跟蹤一直是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的一個(gè)熱門(mén)研究方向。該領(lǐng)域的研究者們一直致力于提高跟蹤算法的準(zhǔn)確度和效率，以應(yīng)對(duì)各類實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景下的需求。圖像、視頻在網(wǎng)絡(luò)傳輸和存儲(chǔ)過(guò)程中的體積龐大，因此往往需要進(jìn)行數(shù)據(jù)壓縮處理以節(jié)省存儲(chǔ)空間和減少傳輸帶寬。然而，壓縮處理常常會(huì)導(dǎo)致圖像、視頻質(zhì)量的損失，從而影響后續(xù)的目標(biāo)跟蹤算法的性能表現(xiàn)。因此，如何在壓縮視頻的同時(shí)，保證目標(biāo)跟蹤算法的準(zhǔn)確度和效率，一直是該領(lǐng)域研究的一個(gè)難題。本文選題基于動(dòng)態(tài)壓縮感知的視頻目標(biāo)跟蹤，探討如何在壓縮視頻的同時(shí)，利用壓縮后的數(shù)據(jù)進(jìn)行目標(biāo)跟蹤。目的是實(shí)現(xiàn)較好的視頻壓縮效果和較高精確的目標(biāo)跟蹤效果，為現(xiàn)實(shí)中大規(guī)模視頻監(jiān)控等應(yīng)用場(chǎng)景提供一種高效的解決方案。二、研究?jī)?nèi)容和方法本文的研究?jī)?nèi)容是基于動(dòng)態(tài)壓縮感知的視頻目標(biāo)跟蹤。具體來(lái)說(shuō)，首先采用動(dòng)態(tài)壓縮感知的方法對(duì)視頻進(jìn)行壓縮，得到一組壓縮后的數(shù)據(jù)序列；然后，利用壓縮后的數(shù)據(jù)序列進(jìn)行目標(biāo)跟蹤，以達(dá)到高效、精確的目標(biāo)跟蹤效果。我們的研究思路是通過(guò)動(dòng)態(tài)感知不斷調(diào)整壓縮參數(shù)，提高視頻壓縮質(zhì)量、盡量減少數(shù)據(jù)上的信息損失，從而提高后續(xù)目標(biāo)跟蹤效率和準(zhǔn)確度。本文的研究方法以實(shí)驗(yàn)為主，利用現(xiàn)有的視頻數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。具體地，我們將壓縮算法、目標(biāo)跟蹤算法進(jìn)行集成實(shí)現(xiàn)，并基于三類不同的視頻數(shù)據(jù)集進(jìn)行評(píng)測(cè)和對(duì)比分析，驗(yàn)證在壓縮感知的前提下，本文提出的算法對(duì)目標(biāo)跟蹤性能的提升程度。此外，我們還采用一些評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)壓縮效果和目標(biāo)跟蹤效果進(jìn)行客觀評(píng)測(cè)和分析。三、研究意義和預(yù)期結(jié)果本文的研究意義首先在于，探討并驗(yàn)證壓縮感知技術(shù)在視頻目標(biāo)跟蹤中的應(yīng)用效果，為高效、智能視頻處理提供一種新的思路和方法。其次，在實(shí)際應(yīng)用中，高效的視頻處理技術(shù)可以提升安防監(jiān)控系統(tǒng)和智能駕駛等領(lǐng)域的安全性和行駛效率。預(yù)期結(jié)果是，通過(guò)對(duì)現(xiàn)有的視頻數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測(cè)試和數(shù)據(jù)對(duì)比分析，驗(yàn)證本文提出的基于動(dòng)態(tài)壓縮感知的視頻目標(biāo)跟蹤算法的效果，并分析算法的性能指標(biāo)和優(yōu)缺點(diǎn)。同時(shí)，通過(guò)對(duì)算法的不斷優(yōu)化和改進(jìn)，預(yù)計(jì)可以在壓縮率和跟蹤精度上達(dá)到較好的平衡，得到一種可行、實(shí)用性較強(qiáng)的壓縮感知算法及其在視頻跟蹤中的應(yīng)用方法。四、研究進(jìn)度和計(jì)劃本研究計(jì)劃實(shí)驗(yàn)分成以下四個(gè)階段：第一階段：閱讀相關(guān)文獻(xiàn)和研究資料，深入了解動(dòng)態(tài)壓縮感知技術(shù)和視頻目標(biāo)跟蹤算法的基本原理和方法。第二階段：編寫(xiě)程序，實(shí)現(xiàn)基于動(dòng)態(tài)壓縮感知的視頻目標(biāo)跟蹤算法，進(jìn)行單元測(cè)試和集成測(cè)試。第三階段：使用公開(kāi)的視頻數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測(cè)試，收集實(shí)驗(yàn)結(jié)果和數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和對(duì)比。第四階段：總結(jié)研究成果，撰寫(xiě)論文，完成畢業(yè)設(shè)計(jì)。五、參考文獻(xiàn)[1]ZhouL,ChenJH.Researchonvideotrackingbasedondynamiccompressionsensing[C]//20197thInternationalConferenceonIntelligentTransportation,BigData&SmartCity.IEEE,2019:111-113.[2]GaoHY,LiuWQ.Researchondynamiccompressedsensingalgorithmforvideotracking[J].JournalofImageandGraphics,2019,24(9):45-50.[3]GuoC,ZhangL,ZhangP.ResearchoncompressedsensingalgorithmbasedonKalmanfilteringforvideotracking[J].JournalofVisualCommunicationandImageRepresentation,2021,79:103077.[4]ZhangXL,WangJW.ResearchontargettrackingalgorithmbasedondynamiccompressedsensingforUAV[J].ComputerEngineering,2020,46(4):41-47.[5]LiuW,XueY.Targettrackingalgorithmbasedo