基于全景视觉的运动目标检测与跟踪方法研究的开题报告一、选题背景随着交通事故的增多和道路交通拥堵的日益严重，智能驾驶技术逐渐成为关注的焦点。而在实现自动驾驶过程中，实时检测和跟踪道路上行驶的物体成为了至关重要的任务。传统的物体检测和跟踪方法基于视频数据进行分析，但监控范围有限，不能同时监控所有角度。而全景视觉则可以提供更广阔的监控范围和更精确的数据处理。因此，基于全景视觉的运动目标检测与跟踪方法研究具有重要意义。二、研究意义基于全景视觉的运动目标检测与跟踪方法研究可以在实现自动驾驶、道路监控等领域中发挥重要作用。该方法可以利用全景相机获取全方位图像，并通过数据处理和分析实现更加精确和全面的目标检测和跟踪，提高道路交通监控的效率和精度。同时，与传统的摄像头监控系统相比，全景视觉具有更广泛的适用范围，既可以用于室外道路监控，也可以用于室内安防监控。三、研究目标和内容1.研究基于全景视觉的目标检测和跟踪算法，并实现系统原型。2.探究不同场景下算法的适用性和性能表现。3.针对目前全景相机在角度、分辨率和帧率等方面存在的问题，研究优化策略，提高系统性能。四、研究方法和技术路线1.分析全景视觉技术的原理和特点，探究全景相机在目标检测和跟踪中的应用方式。2.研究目标检测和跟踪算法，探究不同算法在全景视觉中的适用性和性能表现。3.基于Python编程语言，使用开源的计算机视觉库OpenCV进行全景图像的预处理、特征提取和模型训练。4.实现全景视觉的目标检测和跟踪系统原型，并利用实验数据对系统性能进行评估和分析。五、预期成果1.基于全景视觉的运动目标检测与跟踪方法研究论文。2.全景视觉的目标检测和跟踪系统原型，具有实用性和技术可行性。3.提出针对全景相机在角度、分辨率和帧率等方面的优化策略，提高系统性能。六、研究进度安排第一年：1.研究全景视觉技术的原理和特点。2.分析基于全景视觉的目标检测和跟踪算法，并选择适合的算法。3.学习Python编程语言和OpenCV计算机视觉库。第二年：1.利用实验数据对算法和系统进行优化和测试。2.设计并实现全景视觉的目标检测和跟踪系统原型。第三年：1.论文撰写和论文答辩。2.对全景相机在角度、分辨率和帧率等方面进行优化研究。七、参考文献1.Luo,Maoguo&Wang,Xuebing&Liu,Yin&Fang,Jiancheng.(2018).ASupervisedPedestrianDetectionin360-DegreeImagesBasedonGlobalandLocalInformation.2.BoWu,XiaohuiLiang,QingjieZhao,XiaohongZhang.(2017).360DegreeViewVisionTargetTrackingAlgorithmBasedonAdaptiveBackgroundReconstructionforVideoSurveillance.3.XiaoyanSha,JunyuDong,ZhenguoYang.(2019).AnewtargettrackingalgorithmbasedonomnidirectionalcircuitmodelwithhiddenMarkov.4.JianZhang,JikangWei,JipingYuan.(2018).APostureRecognitionMethodofGardenTreesBasedonPanoramicVision.