1. 本选题研究的目的及意义
多目标跟踪作为计算机视觉领域中的一个重要研究方向，近年来受到越来越广泛的关注。
其目的在于从视频序列中识别、定位并持续跟踪多个目标，即使在目标发生遮挡、形变等情况下也能保持跟踪的鲁棒性和准确性。
本选题的研究对于推动多目标跟踪技术的进步以及促进其在各个领域的应用具有重要意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
多目标跟踪领域经过几十年的发展，已经取得了丰硕的研究成果，但是仍然面临着诸多挑战。
近年来，随着深度学习技术的兴起，多目标跟踪技术也迎来了新的发展机遇。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将针对基于摄像头的多目标跟踪方法展开深入研究，主要内容包括以下几个方面：
1.目标检测与特征提取:研究适用于摄像头图像的目标检测方法，提取具有鲁棒性和区分性的目标特征，为后续的目标跟踪提供可靠依据。
2.目标跟踪算法研究:研究和改进现有的多目标跟踪算法，例如基于关联的方法、基于能量最小化的方法等，提高算法在复杂场景下的鲁棒性和准确性。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法，首先对多目标跟踪的基本理论、主流算法以及最新研究进展进行深入分析和研究，在此基础上，针对现有方法在复杂场景下存在的问题，提出改进思路和方法。
具体研究步骤如下：
1.文献调研与分析：阅读多目标跟踪领域的经典文献和最新研究成果，了解该领域的研究现状、主要挑战以及未来发展趋势，为本研究提供理论基础和研究思路。
2.算法设计与实现：针对现有多目标跟踪算法在复杂场景下存在的问题，设计改进算法或提出新的算法，并通过编程实现算法，为后续实验提供基础。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于以下几个方面：
1.针对摄像头图像特点，提出改进的目标检测和特征提取方法，提高目标检测在复杂场景下的鲁棒性和准确性。
2.结合传统方法和深度学习方法的优势，提出更加高效、鲁棒的多目标跟踪算法，提升算法在处理目标遮挡、光照变化、尺度变化等问题时的性能。
3.对所提出的算法进行系统性的实验评估，并与现有的主流算法进行比较，验证算法的有效性和先进性。
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] 周文晖, 金连文, 郑伟诗. 图像序列中的多目标跟踪综述[J]. 软件学报, 2018, 29(1): 2-26.
[2] 刘金平, 周激流. 基于深度学习的视觉多目标跟踪算法综述[J]. 计算机科学, 2019, 46(6): 14-21.
[3] 王栋, 王生进, 杨柳青, 等. 基于深度学习的多目标跟踪研究综述[J]. 控制理论与应用, 2018, 35(6): 748-761.
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