基于紅外圖像序列的運(yùn)動(dòng)車輛目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤技術(shù)研究的開題報(bào)告

基于紅外圖像序列的運(yùn)動(dòng)車輛目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤技術(shù)研究的開題報(bào)告一、選題背景行車安全一直是人們關(guān)注的焦點(diǎn)，隨著社會(huì)的發(fā)展，車輛數(shù)量增加，交通密度變大，交通事故的發(fā)生率和死亡率也逐年上升。因此，車輛目標(biāo)檢測(cè)及跟蹤技術(shù)的研究成為了提高交通安全的重要途徑之一。紅外圖像技術(shù)具有不受光照影響的優(yōu)勢(shì)，能夠識(shí)別黑暗或霧霾等低能見度環(huán)境下的目標(biāo)，因此在夜視、安防、軍事等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用。而運(yùn)用紅外圖像技術(shù)進(jìn)行車輛目標(biāo)檢測(cè)及跟蹤可以提高目標(biāo)檢測(cè)的精確度，從而提高車輛行駛的安全性。本課題旨在基于紅外圖像序列的運(yùn)動(dòng)車輛目標(biāo)檢測(cè)及跟蹤技術(shù)研究，通過將多幀紅外圖像進(jìn)行處理和分析，提高車輛目標(biāo)檢測(cè)及跟蹤的準(zhǔn)確率、魯棒性和實(shí)時(shí)性，為交通安全提供更好的保障。二、研究?jī)?nèi)容本課題將利用基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的紅外圖像處理技術(shù)，對(duì)運(yùn)動(dòng)車輛進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤。具體研究?jī)?nèi)容如下：（1）紅外圖像運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)。運(yùn)用現(xiàn)有的目標(biāo)檢測(cè)算法（如YOLO、SSD等）進(jìn)行紅外圖像目標(biāo)檢測(cè)。由于紅外圖像和可見光圖像的特點(diǎn)不同，需要對(duì)目標(biāo)檢測(cè)算法進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化，以提高檢測(cè)精度。（2）紅外圖像運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤。根據(jù)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)在不同時(shí)間段內(nèi)的圖像特征，采用基于深度學(xué)習(xí)的跟蹤算法（如Siamese網(wǎng)絡(luò)、SORT等）進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤。同時(shí)，本課題將研究基于環(huán)境背景的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤方法，提高運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤的魯棒性和實(shí)時(shí)性。（3）綜合分析檢測(cè)結(jié)果。根據(jù)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)在不同時(shí)間段內(nèi)的檢測(cè)和跟蹤結(jié)果，進(jìn)行綜合分析和表達(dá)，從而得出目標(biāo)的矢量運(yùn)動(dòng)軌跡和運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。三、研究意義通過對(duì)紅外圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤，本課題可以實(shí)現(xiàn)在夜間、霧霾等低能見度環(huán)境下車輛目標(biāo)的自動(dòng)識(shí)別和跟蹤，提高了車輛行駛的安全性。同時(shí)，本課題的研究結(jié)果還可以為交通管理、智慧交通等領(lǐng)域提供更有力的技術(shù)支持。四、研究方法和技術(shù)路線本課題的研究方法主要包括紅外圖像目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤技術(shù)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建和參數(shù)優(yōu)化等。技術(shù)路線如下：（1）收集紅外圖像序列數(shù)據(jù)，進(jìn)行預(yù)處理和標(biāo)注，并構(gòu)建訓(xùn)練集和測(cè)試集；（2）根據(jù)紅外圖像特點(diǎn)，調(diào)整和優(yōu)化現(xiàn)有目標(biāo)檢測(cè)算法，完成運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)；（3）基于深度學(xué)習(xí)算法，構(gòu)建運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤網(wǎng)絡(luò)模型，并對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化和調(diào)整；（4）實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤，得到目標(biāo)的矢量運(yùn)動(dòng)軌跡和運(yùn)動(dòng)狀態(tài)；（5）對(duì)檢測(cè)和跟蹤結(jié)果進(jìn)行綜合分析和表達(dá)，得到最終的檢測(cè)和跟蹤結(jié)果。五、預(yù)期成果（1）基于紅外圖像序列的運(yùn)動(dòng)車輛目標(biāo)檢測(cè)及跟蹤技術(shù)研究；（2）針對(duì)紅外圖像目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤算法進(jìn)行優(yōu)化和調(diào)整的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)和方案；（3）一套可行的基于紅外圖像的運(yùn)動(dòng)車輛目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤系統(tǒng)。六、研究難點(diǎn)（1）紅外圖像的預(yù)處理和特征提取方法的選擇和優(yōu)化；（2）如何在紅外圖像中準(zhǔn)確識(shí)別和跟蹤目標(biāo)，提高檢測(cè)和跟蹤算法的準(zhǔn)確率和實(shí)時(shí)性；（3）運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)確定方法，如何確定運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的速度、方向和加速度等參數(shù)。七、論文結(jié)構(gòu)本論文的結(jié)構(gòu)安排如下：第一章緒論第二章相關(guān)技術(shù)和算法第三章紅外圖像目標(biāo)檢測(cè)算法優(yōu)化第四章基