卡尔曼滤波在图像目标跟踪中的应用开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

图像目标跟踪作为计算机视觉领域的一个重要研究方向，在智能监控、机器人导航、人机交互等领域有着广泛的应用。

随着社会的发展和科技的进步，对图像目标跟踪技术的要求也越来越高，尤其是在复杂场景下，如何实现目标的准确、鲁棒跟踪成为了亟待解决的关键问题。

卡尔曼滤波作为一种经典的线性滤波算法，具有计算量小、易于实现等优点，在图像目标跟踪领域得到了广泛应用。

2. 本选题国内外研究状况综述

图像目标跟踪作为计算机视觉领域的研究热点，近年来取得了显著进展。

各种跟踪算法层出不穷，其中卡尔曼滤波由于其理论上的优势，一直是研究者关注的焦点。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题旨在研究卡尔曼滤波在图像目标跟踪中的应用，分析卡尔曼滤波算法的原理及其在图像目标跟踪中的应用方法，并针对传统卡尔曼滤波算法在复杂场景下存在的不足，研究改进的卡尔曼滤波算法，最终通过实验验证算法的有效性。

1. 主要内容

1.深入研究卡尔曼滤波算法的基本原理，包括卡尔曼滤波的五个公式，以及卡尔曼滤波算法的预测和更新过程，为后续研究奠定理论基础。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析和实验验证相结合的方法，首先对卡尔曼滤波算法的原理和应用进行深入研究，在此基础上，针对传统卡尔曼滤波算法在图像目标跟踪中存在的不足，研究改进的卡尔曼滤波算法，并通过实验验证算法的有效性。

具体步骤如下：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解卡尔曼滤波算法的基本原理、发展历程以及在图像目标跟踪中的应用现状，为后续研究奠定基础。

2.算法研究阶段：深入研究卡尔曼滤波算法的数学模型、算法步骤、优缺点等，分析其在图像目标跟踪中的应用方法，并针对传统卡尔曼滤波算法在复杂场景下存在的不足，研究改进的卡尔曼滤波算法，例如扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波等。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于将改进的卡尔曼滤波算法应用于图像目标跟踪，并针对复杂场景下的目标跟踪问题，提出相应的解决方案。

具体而言，本研究的创新点包括：
1.提出一种改进的卡尔曼滤波算法，用于解决传统卡尔曼滤波算法在目标遮挡、光照变化等复杂场景下的跟踪精度和鲁棒性问题。

2.将改进的卡尔曼滤波算法应用于图像目标跟踪，并通过实验验证算法的有效性，与其他目标跟踪算法进行比较分析，体现改进算法的优越性。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 刘 伟, 张天序. 基于改进meanshift和kalman滤波的目标跟踪算法[j]. 计算机应用, 2022, 42(12): 3727-3734.

[2] 王 宁, 刘 杰, 张 斌, 等. 融合yolov5和改进卡尔曼滤波的电力小目标跟踪[j]. 电力系统自动化, 2023, 47(03): 172-180.

[3] 张 博, 周 飞, 李 鹏. 基于改进卡尔曼滤波的目标跟踪算法[j]. 传感技术学报, 2023, 36(02): 264-270.