融合圖像空間信息的城市低空目標跟蹤方法研究的開題報告

融合圖像空間信息的城市低空目標跟蹤方法研究的開題報告一、研究背景與意義隨著空間信息技術的不斷發(fā)展和普及，城市空間中的低空目標跟蹤技術應用越來越廣泛。而城市空間中低空目標跟蹤面臨的挑戰(zhàn)主要有以下幾個方面：1.多樣性：由于城市空間中低空目標種類眾多，包括機動車輛、行人、自行車、無人機等，它們行駛的速度、路徑、大小、形狀等也不盡相同。2.多樣性與復雜性：城市空間的多元化和復雜性要求對低空目標跟蹤算法的魯棒性提出了更高的要求。3.空間信息不完整：城市建筑物、樹木、廣告牌等物體的阻擋、遮擋和遮蔽影響了低空目標跟蹤的視野和精度。因此，本文提出了一種融合圖像空間信息的城市低空目標跟蹤方法，旨在提高低空目標跟蹤的魯棒性和識別精度。二、研究內(nèi)容本文主要研究內(nèi)容為：1.對城市低空目標跟蹤的相關技術進行分析研究，主要包括現(xiàn)有跟蹤算法的優(yōu)缺點、影響跟蹤精度的因素、跟蹤評價方法等。2.分析城市空間中低空目標的特點和常見問題，包括低空目標的多樣性、空間信息不完整等問題。3.提出一種融合圖像空間信息的城市低空目標跟蹤方法，該方法將利用地圖信息輔助圖像處理以提高跟蹤的魯棒性和精度。具體而言，方法將以地理信息系統(tǒng)（GIS）為基礎，根據(jù)經(jīng)緯度信息逐步篩選出疑似目標所處的區(qū)域，在該區(qū)域內(nèi)進行特定目標的跟蹤識別。4.針對提出的城市低空目標跟蹤方法進行仿真實驗，分析其跟蹤效果、魯棒性以及精度等評價指標。5.最終撰寫論文，總結本文研究的成果和結論，指出所提方法的優(yōu)缺點以及未來的改進方向。三、研究方法本文采用文獻研究、實驗分析等方式進行，具體方法包括：1.對已有的研究文獻進行收集和分析，了解城市低空目標跟蹤的現(xiàn)狀和問題。2.借助專業(yè)軟件對城市低空目標跟蹤中常見的特定目標進行處理和分析，了解該類目標圖像的特征。3.綜合利用GIS和圖像處理算法，實現(xiàn)城市低空目標跟蹤的模擬實驗并評價。4.撰寫論文，總結實驗結果并提出未來的改進方向。四、預期成果1.提出一種基于地理信息系統(tǒng)輔助的城市低空目標跟蹤方法，該方法具有魯棒性良好和高精度的特點。2.提升城市低空目標跟蹤算法的魯棒性和多樣性。3.尋找城市低空目標跟蹤的未來發(fā)展方向。5.參考文獻1.LiS,FengJ,ShiY,etal.（2018）.MovingTargetDetectionandTrackingBasedonImprovedEnsembleMean-ShiftAlgorithmandKalmanFilter.JournalofSensors.2.WeiY,PanC,GongX,etal.（2019）.DroneDetectionUsingMulti-scaleLocalTextureFeatureandGMDH.IEEEAccess.3.LiuXiangdong,LiYongbo.（2019）.Researchonpedestrianrecognition