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重要研究方向之一，在视频监控、智能交通、机器人导航、人机交互等领域发挥着至关重要的作用。
近年来，随着计算机技术和图像处理技术的快速发展，运动目标检测技术取得了显著的进步，但仍面临着许多挑战，例如复杂场景下的目标遮挡、光照变化、实时性等问题。
本选题旨在研究基于Matlab的运动目标检测技术，探索高效、鲁棒的运动目标检测算法，并开发相应的软件平台，以解决实际应用中遇到的问题。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，国内外学者在运动目标检测领域展开了大量的研究工作，并取得了丰硕的成果。
1. 国内研究现状
国内学者在运动目标检测方面做了大量研究，特别是在目标跟踪、行为识别等方面取得了一些成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题主要研究基于Matlab的运动目标检测技术，通过对现有运动目标检测算法的分析和比较，选择合适的算法进行改进和优化，并基于Matlab平台开发一个运动目标检测软件系统，最终实现对视频序列中的运动目标进行准确、实时的检测和跟踪。
1. 主要内容
1.研究不同运动目标检测算法的原理、优缺点和适用场景，包括帧差法、光流法、背景差分法等。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、软件开发和实验验证相结合的研究方法。
首先，进行文献调研，了解运动目标检测的基本概念、研究现状、主要算法和最新进展。
其次，重点研究帧差法、光流法和背景差分法三种经典的运动目标检测算法，分析其优缺点和适用场景，并针对其不足进行改进和优化。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
1.针对传统运动目标检测算法在复杂场景下鲁棒性不足的问题，对帧差法、光流法、背景差分法进行改进和优化，提高算法在光照变化、阴影干扰、目标遮挡等情况下的检测精度和鲁棒性。
2.开发基于Matlab的运动目标检测软件系统，提供一个便捷、高效的运动目标检测平台，方便用户进行算法测试、参数调整和结果分析。
3.结合实际应用场景，对运动目标检测算法进行优化，提高算法的实用性和应用价值。
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. 张辉, 刘伟, 段发阶. 基于改进混合高斯模型的运动目标检测[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(14): 183-190.
2. 李欣, 张艳宁, 王健. 基于改进YOLOv3的运动目标检测算法[J]. 计算机应用, 2021, 41(4): 1050-1056.
3. 刘鹏, 王耀南, 陈杰. 基于深度学习的运动目标检测与跟踪综述[J]. 控制理论与应用, 2020, 37(6): 1201-1213.
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