图像序列中运动目标检测跟踪技术研究的中期报告本篇中期报告旨在介绍图像序列中运动目标检测跟踪技术的研究进展。在本研究中，我们致力于提出一种全面而高效的方法，旨在准确地检测和跟踪图像序列中的运动目标。首先，我们介绍了图像序列中运动目标检测和跟踪的背景和现状，以及现有方法的优势和不足之处。我们发现，其中一些方法过于复杂，难以应用于实际场景中，而其他方法则缺乏监督信息，导致性能降低，无法满足实际需求。接着，我们介绍了我们的研究思路：利用卷积神经网络（CNN）提取图像特征，结合传统的目标检测和跟踪技术，提出一种新的运动目标检测和跟踪方法。具体地，我们计划采用一种基于锚点的区域建议网络（RPN）来生成候选框，使用卷积神经网络训练分类器和回归器，同时结合传统的光流估计和多目标跟踪技术，实现准确和鲁棒的运动目标跟踪。然后，我们介绍了我们的研究进展和结果。我们已经完成了对PASCALVOC数据集的实验，在测试集上取得了良好的结果。目前，我们正在进行对更大规模数据集的实验，并对不同应用场景进行优化和测试。最后，我们提出了未来的工作方向，包括进一步优化和改进我们的方法，提高检测和跟踪的准确性和鲁棒性，同时开展应用场景的研究和测试，以便跟踪实际的运动目标。