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基于背景建模的多目标检测与跟踪的中期报告 背景 随着计算机视觉技术的进步，多目标检测和跟踪已成为计算机视觉领域的研究热点之一。多目标检测和跟踪的应用非常广泛，如交通监控、智能安防、无人驾驶等领域。同时，多目标检测和跟踪在这些领域中的应用也面临着很多挑战，例如复杂的环境条件、目标形态多样性、目标遮挡等问题。 背景建模是多目标检测和跟踪中的一个重要问题。它是指在图像中确定静态背景的过程，以便从视频序列中分离出运动的目标。背景建模是多目标检测和跟踪的前置技术，可以用于去除图像中的噪声和背景干扰，从而实现更准确的目标检测和跟踪。 目标 本项目旨在研究基于背景建模的多目标检测和跟踪技术，并开发一个应用程序，可以实现在复杂环境下的多目标检测和跟踪。 计划 1. 搜集现有的多目标检测和跟踪算法的文献资料，并对相关算法进行研究和分析。 2. 研究基于背景建模的多目标检测和跟踪技术，并将其应用于目标跟踪的实验中。 3. 针对多目标检测和跟踪中的一些特殊问题，如目标形态多样性、目标遮挡等，对算法进行优化和改进。 4. 设计并实现一个多目标检测和跟踪的应用程序，可以在不同场景下对移动目标进行跟踪，并可以进行实时性能评估。 5. 对所提出的多目标检测和跟踪方法进行实验验证，并与现有的多目标检测和跟踪算法进行比较和分析。 预期成果 1. 对多目标检测和跟踪的算法进行深入研究和分析。 2. 提出一种基于背景建模的多目标检测和跟踪算法，可以在不同场景下进行目标跟踪，并能够克服一些特殊问题。 3. 实现一个多目标检测和跟踪的应用程序，可以在实时环境下进行目标跟踪，并对跟踪性能进行评估。 4. 在公共数据集上进行实验验证，与现有的多目标检测和跟踪算法进行比较和分析。 参考文献 1. Felzenszwalb, P. F., Girshick, R. B., McAllester, D., Ramanan, D. (2010). Object detection with discriminatively trained part-based models. IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, 32(9), 1627-1645. 2. Zhang, C., Zhang, Z., Hu, W. (2008). Multiple object tracking via correlation cluster analysis. Pattern Recognition, 41(6), 2022-2037. 3. Li, W., Wen, L., Lei, Z., Chang, M. (2014). Multiple target tracking based on multi-feature fusion in complex environment. Neurocomputing, 133, 364-372. 4. Harb, N., Ghanem, B., Monti, F. (2012). Evaluation of background subtraction techniques for video surveillance. Machine Vision and Applications, 23(5), 971-981. 5. Wang, Z. Q., Guo, G. C. (2015). An optimized background modeling method based on frame difference and motion detection. Multimedia Tools and Applications, 74(9), 3151-3168.