1. 本选题研究的目的及意义
目标检测与跟踪作为计算机视觉领域中的基础性研究课题，近年来受到学术界和工业界的广泛关注，并在自动驾驶、智能监控、机器人视觉等领域展现出巨大的应用潜力。
本选题旨在研究基于机器视觉的目标检测与跟踪技术，探索如何有效地识别、定位和持续追踪视频序列中的目标，提升目标检测与跟踪的精度、鲁棒性和实时性。
1. 研究目的
2. 本选题国内外研究状况综述
目标检测与跟踪技术发展迅速，近年来取得了显著成果，以下将从国内外研究现状进行综述。
1. 国内研究现状
近年来，国内学者在目标检测与跟踪领域取得了一系列重要研究成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将针对基于机器视觉的目标检测与跟踪技术展开研究，主要内容包括以下几个方面：
1.目标检测技术研究:研究经典的目标检测算法，如FasterR-CNN、YOLO等，并分析其优缺点。
在此基础上，针对特定应用场景对算法进行改进和优化，例如提高检测速度、增强对小目标的检测能力等。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论研究和实验验证相结合的方法，具体步骤如下：1.深入调研目标检测与跟踪领域的国内外研究现状，阅读相关文献，了解最新的算法、模型和技术，为本研究提供理论基础和技术支撑。
2.基于现有的目标检测和跟踪算法，针对研究目标和具体应用场景，设计改进算法或提出新的算法，并进行代码实现和调试。
3.根据研究内容，搭建实验平台，包括硬件平台和软件平台。
5. 研究的创新点
本研究预期在以下几个方面取得创新性成果：
1.高效的目标检测算法:针对现有目标检测算法在计算复杂度和检测速度方面的不足，研究轻量级网络结构和高效的特征提取方法，设计高效的目标检测算法，提升目标检测的实时性能。
2.鲁棒的目标跟踪算法:针对现有目标跟踪算法在目标遮挡、光照变化等复杂场景下的鲁棒性问题，研究引入注意力机制、多尺度特征融合等方法，增强目标跟踪算法对复杂环境的适应能力。
3.基于深度学习的目标检测与跟踪融合框架:研究利用深度学习模型实现目标检测与跟踪的有效融合，例如设计端到端的网络结构，同时完成目标检测和跟踪任务，或利用深度特征进行目标关联，提高跟踪的精度和鲁棒性。
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]赵永强,苏凯,李大恒,等. 基于深度学习的目标检测与跟踪综述[J]. 自动化学报,2021,47(06):1225-1245.
[2]刘胜蓝,王国权,王峰,等. 基于深度学习的目标跟踪算法综述[J]. 控制理论与应用,2020,37(08):1221-1241.
[3]黄凯奇,钟沛,叶茂,等. 基于深度学习的目标检测算法综述[J]. 软件学报,2021,42(06):1611-1640.
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
