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一种多目标跟踪算法的研究与实现的开题报告一、研究背景随着计算机视觉技术的不断发展，目标跟踪技术也得到了长足进步。目标跟踪是指从视频序列中实时地抽取目标的位置信息，实现对目标的持续追踪。传统的目标跟踪算法对于单个目标的跟踪已取得了很好的效果，但是对于多目标跟踪，由于目标之间相互干扰、遮挡等因素的存在，使得多目标跟踪成为了计算机视觉领域的一个挑战性难点。许多学者们在多目标跟踪领域投入了大量的研究工作，提出了许多有效的多目标跟踪算法。其中，基于卡尔曼滤波的多目标跟踪算法和基于半监督学习的多目标跟踪算法是比较常用的两类算法。但是，这些算法仍然存在着一些问题，如鲁棒性不足、运行速度较慢等。因此，本文将研究一种适用于多目标跟踪的新型算法，以提高目标跟踪的准确性和效率。二、研究内容本文将研究基于深度学习的多目标跟踪算法。具体内容包括以下几个方面：1. 算法设计本文将设计一种基于深度学习的多目标跟踪算法，用于处理多目标跟踪中的目标重叠、遮挡等难以处理的问题，具备较好的鲁棒性和高效率。2. 数据集的构建本文将选择一定数量的视频进行采集和标注，以构建适用于多目标跟踪算法的数据集。数据集中包括多种场景，涉及多种目标类别，提高算法的泛化能力。3. 算法实现本文将使用Python编程语言进行算法实现，并结合tensorflow等深度学习框架进行模型训练和测试，验证算法的效果。4. 实验分析本文将使用目标跟踪的准确率、鲁棒性和运行速度等指标进行实验结果的分析，与现有的多目标跟踪算法进行比较，验证算法的优越性。三、研究意义本文将提出一种新型的多目标跟踪算法，并使用深度学习进行实现，有以下几个方面的研究意义：1. 提高目标跟踪的准确性和效率，解决多目标跟踪中的诸多难点和问题，具有重要应用价值。2. 推动深度学习与计算机视觉领域的融合，展现当代计算机视觉技术的最新发展成果。3. 为多目标跟踪领域的进一步探索和研究提供有价值的参考和借鉴。