基于紅外圖像序列的運動車輛目標檢測與跟蹤技術(shù)研究的開題報告

基于紅外圖像序列的運動車輛目標檢測與跟蹤技術(shù)研究的開題報告一、選題背景行車安全一直是人們關(guān)注的焦點，隨著社會的發(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，車輛目標檢測及跟蹤技術(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，能夠識別黑暗或霧霾等低能見度環(huán)境下的目標，因此在夜視、安防、軍事等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用。而運用紅外圖像技術(shù)進行車輛目標檢測及跟蹤可以提高目標檢測的精確度，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動車輛目標檢測及跟蹤技術(shù)研究，通過將多幀紅外圖像進行處理和分析，提高車輛目標檢測及跟蹤的準確率、魯棒性和實時性，為交通安全提供更好的保障。二、研究內(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)，對運動車輛進行目標檢測和跟蹤。具體研究內(nèi)容如下：（1）紅外圖像運動目標檢測。運用現(xiàn)有的目標檢測算法（如YOLO、SSD等）進行紅外圖像目標檢測。由于紅外圖像和可見光圖像的特點不同，需要對目標檢測算法進行調(diào)整和優(yōu)化，以提高檢測精度。（2）紅外圖像運動目標跟蹤。根據(jù)運動目標在不同時間段內(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）進行運動目標的跟蹤。同時，本課題將研究基于環(huán)境背景的運動目標跟蹤方法，提高運動目標跟蹤的魯棒性和實時性。（3）綜合分析檢測結(jié)果。根據(jù)運動目標在不同時間段內(nèi)的檢測和跟蹤結(jié)果，進行綜合分析和表達，從而得出目標的矢量運動軌跡和運動狀態(tài)。三、研究意義通過對紅外圖像進行目標檢測和跟蹤，本課題可以實現(xiàn)在夜間、霧霾等低能見度環(huán)境下車輛目標的自動識別和跟蹤，提高了車輛行駛的安全性。同時，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檢測技術(shù)、運動目標跟蹤技術(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)，進行預(yù)處理和標注，并構(gòu)建訓(xùn)練集和測試集；（2）根據(jù)紅外圖像特點，調(diào)整和優(yōu)化現(xiàn)有目標檢測算法，完成運動目標檢測；（3）基于深度學(xué)習(xí)算法，構(gòu)建運動目標跟蹤網(wǎng)絡(luò)模型，并對模型進行優(yōu)化和調(diào)整；（4）實現(xiàn)運動目標跟蹤，得到目標的矢量運動軌跡和運動狀態(tài)；（5）對檢測和跟蹤結(jié)果進行綜合分析和表達，得到最終的檢測和跟蹤結(jié)果。五、預(yù)期成果（1）基于紅外圖像序列的運動車輛目標檢測及跟蹤技術(shù)研究；（2）針對紅外圖像目標檢測和跟蹤算法進行優(yōu)化和調(diào)整的實踐經(jīng)驗和方案；（3）一套可行的基于紅外圖像的運動車輛目標檢測和跟蹤系統(tǒng)。六、研究難點（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確識別和跟蹤目標，提高檢測和跟蹤算法的準確率和實時性；（3）運動目標的運動狀態(tài)確定方法，如何確定運動目標的速度、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檢測算法優(yōu)化第四章基