静态场景中的运动目标检测开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

运动目标检测作为计算机视觉领域的关键技术之一，在智能监控、自动驾驶、机器人导航等领域发挥着至关重要的作用。

近年来，随着社会发展和科技进步，人们对安全防范、智能化生活的需求日益增长，也对运动目标检测技术提出了更高的要求，静态场景下的运动目标检测作为该项技术的重点和难点，具有重要的研究意义和广阔的应用前景。

1. 研究目的

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，运动目标检测技术取得了显著进展，各种算法层出不穷。

总的来说，这些算法可以分为两大类：传统方法和深度学习方法。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究将针对静态场景下的运动目标检测问题，系统地研究背景建模、目标分类与跟踪等关键技术，并探索深度学习在运动目标检测中的应用。

1. 主要内容

本研究的主要内容包括以下几个方面：1.静态场景下的背景建模：研究适用于静态场景的背景建模方法，例如混合高斯模型、基于码本的背景建模方法等，并分析比较它们的优缺点。

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。

首先，对静态场景下的运动目标检测问题进行深入分析，研究现有的背景建模、目标分类与跟踪等关键技术，并比较分析它们的优缺点。

其次，针对现有方法存在的问题，设计改进的算法，例如改进背景建模方法的鲁棒性、提高目标分类的准确率等。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：1.针对静态场景的特点，提出一种改进的背景建模方法，提高背景模型对光照变化、阴影等干扰因素的鲁棒性。

2.结合传统方法和深度学习方法，提出一种融合多种特征的运动目标分类方法，提高目标分类的准确率。

3.设计一种适用于静态场景的运动目标跟踪算法，提高目标跟踪的精度和效率。

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,周妍,熊凯,等. 基于改进yolov5s的无人机夜间车辆检测[j]. 激光与红外, 2023, 53(11): 1422-1430.

2 王志文,张涛,王金玉. 基于深度学习的视频多目标跟踪综述[j]. 计算机工程与应用, 2023, 59(19): 1-13.

3 王鑫,杜宇,王任,等. 基于改进yolov5的小目标检测算法[j]. 计算机工程与应用, 2023, 59(20): 180-187.