智能视频监控中运动目标检测与跟踪算法的研究的中期报告一、研究背景与意义随着智能安防技术的发展，视频监控技术越来越普及。视频监控技术通过在监控区域内安装摄像头并实时采集摄像头画面，通过视频处理技术提取出目标物体，实现对监控区域内的目标物体进行实时监控和定位追踪。而在视频处理过程中，针对动态场景的目标跟踪算法是智能视频监控中的核心问题之一。动态场景下的目标跟踪是指在移动状态下的图像序列中，根据前一帧或若干帧中已经确定的目标位置和形状信息，在当前帧中对目标进行定位和跟踪的过程。其目的是实现对目标的连续跟踪，解决视频监控中对移动目标的追踪问题。因此，对于移动目标跟踪的研究具有重要的理论研究和现实应用意义。二、研究内容本文研究的主要内容是运动目标检测与跟踪算法在智能视频监控系统中的应用。具体研究内容包括：1.对目前主流的运动目标检测与跟踪算法进行调研和总结。2.设计一种基于卷积神经网络的目标检测模型，用于实现对视频监控中的运动目标进行实时检测和定位。3.研究一种基于Kalman滤波算法的运动目标跟踪方法，以实现对检测到的目标进行连续跟踪。4.结合实际应用场景，对以上研究结果进行实验验证和效果评估。三、研究方法1.了解和总结当前主流的运动目标检测与跟踪算法。分析各种算法的优劣以及适用场景，为后续研究提供理论依据。2.设计一个深度学习模型，利用图像样本数据对其进行训练和优化，提取出特定场景下的目标物体特征。该模型基于卷积神经网络（CNN）构建，以实现对视频监控图像和视频流中的目标进行检测和定位。3.研究Kalman滤波算法，在视频处理中实现对检测到的目标的连续跟踪。该算法以目标物体的当前状态和检测结果为基础，结合预测模型对目标状态进行修正和优化。4.利用现有数据集和实际监控场景中的数据进行实验验证，对模型的检测结果和跟踪效果进行评估。优化和改进算法以提高系统的实时性、准确性和稳定性。四、研究预期成果1.调研和总结当前主流的运动目标检测与跟踪算法，对不同算法的适用场景和性能进行分析。2.设计一个基于卷积神经网络的目标检测模型，实现对视频监控中的运动目标进行实时检测和定位。3.研究Kalman滤波算法，以实现对检测到的目标进行连续跟踪。4.通过实验验证和效果评估，对系统的性能进行优化和改进，提高系统的实时性、准确性和稳定性。五、参考文献[1]李润秀,何玉龙,郑致远,等.基于感性质心和径积变化的非目标跟踪器[J].电子学报,2014,42(S2):140-144.[2]MaT,LiuH,SunZ,etal.Asurveyofdeeplearning-basedobjectdetection[J].arXivpreprintarXiv:1907.09408,2019.[3]YangH,QiP,LiY,etal.ResearchonobjecttrackingalgorithmbasedonimprovedKalmanfiltermodel[J].JournalofPhysics:ConferenceSeries,2019,1181(1):012005.[4]ZhangW,LinQ,LiQ.Asurveyonvisualtracking:Advancesandchallenges[J].Neurocomputing,2018,312:177-192.[5]HeZ,HuangC,LvW,etal.Objectdetectioninvideowithspatial-temporalcontext[J].Neurocomputing,2017,252:116-125.