基于主动视觉的运动目标检测与跟踪研究的中期报告本报告旨在介绍基于主动视觉的运动目标检测与跟踪研究的中期进展和结果。该项目旨在开发一种新的自适应跟踪器，可以根据目标的运动模式和环境条件实时调整其行为。该跟踪器利用主动视觉方法和深度学习技术来提高其跟踪性能，并针对特定应用场景进行优化。在前期的研究中，我们首先提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的运动目标检测算法。该算法以基于区域的CNN架构为基础，结合运动信息和外观信息来进行目标检测。实验结果表明，该算法在运动目标检测方面取得了比较理想的结果。在中期的研究中，我们重点关注了自适应跟踪器的设计和实现。我们提出了一种基于目标状态模型的自适应跟踪算法，可以根据目标的运动模式和环境条件自动调整跟踪器的参数和行为。该算法利用了主动视觉方法中的卡尔曼滤波和粒子滤波技术来对目标状态进行估计，并结合深度学习技术来进行目标跟踪。实验结果表明，该算法在不同的应用场景中都能够实现比较理想的跟踪效果，并且具有较强的鲁棒性和实时性。综上所述，该项目旨在利用主动视觉方法和深度学习技术来实现新型自适应跟踪器的设计和实现。在中期的研究中，我们重点关注了自适应跟踪算法的设计和实现，提出了一种基于目标状态模型的自适应跟踪算法，并在不同的应用场景中进行了实验证明其有效性和实用性。在后续的研究中，我们将进一步完善算法性能和优化算法实现，使其可以更好地应用于实际生产和应用中。