基于紅外圖像序列的運動車輛目標檢測與跟蹤技術研究的開題報告

基于紅外圖像序列的運動車輛目標檢測與跟蹤技術研究的開題報告一、選題背景行車安全一直是人們關注的焦點，隨著社會的發(fā)展，車輛數量增加，交通密度變大，交通事故的發(fā)生率和死亡率也逐年上升。因此，車輛目標檢測及跟蹤技術的研究成為了提高交通安全的重要途徑之一。紅外圖像技術具有不受光照影響的優(yōu)勢，能夠識別黑暗或霧霾等低能見度環(huán)境下的目標，因此在夜視、安防、軍事等領域廣泛應用。而運用紅外圖像技術進行車輛目標檢測及跟蹤可以提高目標檢測的精確度，從而提高車輛行駛的安全性。本課題旨在基于紅外圖像序列的運動車輛目標檢測及跟蹤技術研究，通過將多幀紅外圖像進行處理和分析，提高車輛目標檢測及跟蹤的準確率、魯棒性和實時性，為交通安全提供更好的保障。二、研究內容本課題將利用基于深度神經網絡算法的紅外圖像處理技術，對運動車輛進行目標檢測和跟蹤。具體研究內容如下：（1）紅外圖像運動目標檢測。運用現有的目標檢測算法（如YOLO、SSD等）進行紅外圖像目標檢測。由于紅外圖像和可見光圖像的特點不同，需要對目標檢測算法進行調整和優(yōu)化，以提高檢測精度。（2）紅外圖像運動目標跟蹤。根據運動目標在不同時間段內的圖像特征，采用基于深度學習的跟蹤算法（如Siamese網絡、SORT等）進行運動目標的跟蹤。同時，本課題將研究基于環(huán)境背景的運動目標跟蹤方法，提高運動目標跟蹤的魯棒性和實時性。（3）綜合分析檢測結果。根據運動目標在不同時間段內的檢測和跟蹤結果，進行綜合分析和表達，從而得出目標的矢量運動軌跡和運動狀態(tài)。三、研究意義通過對紅外圖像進行目標檢測和跟蹤，本課題可以實現在夜間、霧霾等低能見度環(huán)境下車輛目標的自動識別和跟蹤，提高了車輛行駛的安全性。同時，本課題的研究結果還可以為交通管理、智慧交通等領域提供更有力的技術支持。四、研究方法和技術路線本課題的研究方法主要包括紅外圖像目標檢測技術、運動目標跟蹤技術、深度神經網絡模型構建和參數優(yōu)化等。技術路線如下：（1）收集紅外圖像序列數據，進行預處理和標注，并構建訓練集和測試集；（2）根據紅外圖像特點，調整和優(yōu)化現有目標檢測算法，完成運動目標檢測；（3）基于深度學習算法，構建運動目標跟蹤網絡模型，并對模型進行優(yōu)化和調整；（4）實現運動目標跟蹤，得到目標的矢量運動軌跡和運動狀態(tài)；（5）對檢測和跟蹤結果進行綜合分析和表達，得到最終的檢測和跟蹤結果。五、預期成果（1）基于紅外圖像序列的運動車輛目標檢測及跟蹤技術研究；（2）針對紅外圖像目標檢測和跟蹤算法進行優(yōu)化和調整的實踐經驗和方案；（3）一套可行的基于紅外圖像的運動車輛目標檢測和跟蹤系統(tǒng)。六、研究難點（1）紅外圖像的預處理和特征提取方法的選擇和優(yōu)化；（2）如何在紅外圖像中準確識別和跟蹤目標，提高檢測和跟蹤算法的準確率和實時性；（3）運動目標的運動狀態(tài)確定方法，如何確定運動目標的速度、方向和加速度等參數。七、論文結構本論文的結構安排如下：第一章緒論第二章相關技術和算法第三章紅外圖像目標檢測算法優(yōu)化第四章基