物体追踪系统设计开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

物体追踪系统作为计算机视觉领域的重要研究方向之一，近年来在智能监控、自动驾驶、机器人导航、人机交互等领域展现出巨大的应用潜力和广阔的市场前景。

随着人工智能、物联网等技术的飞速发展，社会对智能化、自动化的需求日益迫切，物体追踪技术作为实现这些需求的关键技术之一，其重要性不言而喻。

本选题旨在研究和设计一种高效、鲁棒的物体追踪系统，以满足日益增长的应用需求，并推动相关领域的技术进步。

2. 本选题国内外研究状况综述

物体追踪技术已经历了数十年的发展，从早期的基于特征的跟踪方法到近年来基于深度学习的方法，取得了显著的进步。

1. 国内研究现状

国内学者在物体追踪领域取得了一系列重要成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题主要研究内容包括：
1.深入研究物体追踪算法，分析其优缺点，并根据实际应用需求选择合适的算法进行改进和优化。

2.设计合理的系统架构，实现对目标物体的高效、准确追踪。

3.对系统进行测试和评估，验证其性能指标，并根据测试结果进行改进和完善。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法。

1.首先进行文献调研，深入研究物体追踪算法的国内外研究现状，分析现有算法的优缺点，并根据实际应用需求选择合适的算法作为研究基础。

2.在此基础上，对所选算法进行改进和优化，例如引入新的特征表达方式、设计更鲁棒的更新机制等，以提高算法的效率和鲁棒性。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.针对现有物体追踪算法在复杂场景下鲁棒性不足的问题，提出一种改进的算法，通过引入新的特征表达方式和更鲁棒的更新机制，提高算法在遮挡、光照变化、目标形变等复杂场景下的跟踪精度和稳定性。

2.设计一种高效的系统架构，优化系统各个模块之间的协同工作方式，提高系统的实时性能，并降低系统的计算资源消耗，使其能够更好地应用于实际场景。

3.针对不同的应用场景，对系统进行定制化设计，例如针对智能监控场景，优化系统对多目标跟踪的支持；针对自动驾驶场景，提高系统对高速运动目标的跟踪精度等。

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] 张铮, 薛建儒, 王强, 等. 基于深度学习的视觉目标跟踪综述[j]. 自动化学报, 2018, 44(10): 1774-1792.

[2] 刘伟, 王延江, 李永乐. 基于深度学习的视频目标跟踪算法综述[j]. 软件学报, 2020, 31(4): 951-971.

[3] 王珊, 王卫东, 孙俊. 基于深度学习的目标跟踪算法研究综述[j]. 计算机应用研究, 2017, 34(12): 3505-3513.