運(yùn)動車輛視頻序列跟蹤算法的研究的開題報(bào)告

運(yùn)動車輛視頻序列跟蹤算法的研究的開題報(bào)告一、選題背景和意義隨著交通工具的發(fā)展，越來越多的人選擇了使用運(yùn)動車輛，比如電動車、自行車等等。這些交通工具在城市中運(yùn)動，因此如何追蹤它們所在的位置、速度以及行駛路線是十分重要的。目前已經(jīng)有很多基于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的運(yùn)動車輛跟蹤算法，但是大部分都是基于單一角度的單目攝像頭，對于復(fù)雜的場景（如交叉口、多車道等），效果有限。因此，本文擬研究基于雙目攝像頭和三維重建的運(yùn)動車輛跟蹤算法。本研究的主要目標(biāo)是設(shè)計(jì)一種基于雙目攝像頭和三維重建的運(yùn)動車輛跟蹤算法，提高車輛跟蹤精度，并能適應(yīng)多行道、交叉口等復(fù)雜場景，為智能交通系統(tǒng)的發(fā)展提供技術(shù)支持。二、研究內(nèi)容和研究方法2.1研究內(nèi)容（1）雙目攝像頭的系統(tǒng)設(shè)計(jì)與標(biāo)定。雙目攝像頭可以提供更豐富的信息，包括深度、距離、速度等。因此，在研究中需要設(shè)計(jì)一個雙目攝像頭系統(tǒng)，并對其進(jìn)行標(biāo)定。（2）基于三維重建的車輛跟蹤算法設(shè)計(jì)。通過對雙目攝像頭獲得的圖像序列進(jìn)行三維重建，可以得到車輛的精確位置和速度等信息。本研究將設(shè)計(jì)一種基于三維重建的車輛跟蹤算法，可以實(shí)現(xiàn)在復(fù)雜場景下車輛的準(zhǔn)確跟蹤。2.2研究方法（1）雙目攝像頭系統(tǒng)設(shè)計(jì)與標(biāo)定。通過從市場上購買合適的硬件設(shè)備，設(shè)計(jì)一個適用于車輛跟蹤的雙目攝像頭系統(tǒng)，并對其進(jìn)行標(biāo)定，使得能夠得到準(zhǔn)確的距離、速度等信息。（2）基于三維重建的車輛跟蹤算法設(shè)計(jì)。本研究將利用雙目攝像頭獲取的圖像序列進(jìn)行三維重建，并利用三維重建的結(jié)果，設(shè)計(jì)一種精確的運(yùn)動車輛跟蹤算法。（3）實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。本研究將基于實(shí)際場景數(shù)據(jù)對所設(shè)計(jì)的算法進(jìn)行驗(yàn)證，評估其物體跟蹤的精度和穩(wěn)定性，并與現(xiàn)有的算法進(jìn)行比較和分析。三、預(yù)期成果和時間安排3.1預(yù)期成果（1）設(shè)計(jì)一種基于雙目攝像頭和三維重建的運(yùn)動車輛跟蹤算法；（2）在不同場景下進(jìn)行算法驗(yàn)證，評估算法的跟蹤精度和穩(wěn)定性；（3）最終成果為論文和演示視頻。3.2時間安排研究計(jì)劃為期18個月，具體時間安排如下：第1-3個月：調(diào)研、文獻(xiàn)綜述和雙目攝像頭系統(tǒng)設(shè)計(jì)和標(biāo)定第4-12個月：基于三維重建的車輛跟蹤算法設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)，算法驗(yàn)證第13-15個月：論文撰寫和初稿完成第16-18個月：論文修改和演示視頻制作四、研究難點(diǎn)本研究的主要難點(diǎn)在于：（1）如何準(zhǔn)確獲取雙目圖像并對其進(jìn)行標(biāo)定；（2）如何基于三維重建實(shí)現(xiàn)車輛跟蹤；（3）如何設(shè)計(jì)一種適用于不同場景的跟蹤算法。針對以上難點(diǎn)，我們將進(jìn)行深入研究和技術(shù)攻關(guān)，以實(shí)現(xiàn)所設(shè)計(jì)算法的有效性和實(shí)用性。五、參考文獻(xiàn)[1]Xie,P.,Zhao,X.,Zhao,J.,Zhang,Y.,&Hu,Z.(2019).Avisualtrackingsystemforamovingtargetbasedonstereovision.MultimediaToolsandApplications,1-19.[2]Gu,Y.,Wang,Z.,Schweiger,C.,&Zhao,Q.(2019).ADeepLearning-BasedSensorFusionMethodforLaneDetectionUsingStereoCameraandInertialSensors.IEEEAccess,7,44116-44126.[3]Giacobbe,M.,Garcea,A.,&Marchetti,M.F.(2019).Trackinggroundvehiclesbasedonstereovisionanddeeplearning.Electronics,8(3),340.[4]Menna,M.,&Cipolla,R.(2018,June).Stereoscopicobjectdetectioninautonomousdriving.In2018InternationalConferenceonRoboticsandAutomation(ICRA)(pp.2785-2790).IEEE.[5]Zhao,Q.,Kuang,W.,Wang,Y.,&Dai,T.(2020).Stereovision-basedautonomousvehi