1. 本选题研究的目的及意义
近年来，随着人工智能技术的飞速发展，目标跟踪作为计算机视觉领域中的一个重要研究方向，受到了学术界和工业界的广泛关注。
目标跟踪的目标是在视频序列中对感兴趣的目标进行持续定位和轨迹预测，其在自动驾驶、智能监控、人机交互、机器人视觉导航等领域具有广泛的应用价值。
深度学习作为一种强大的特征表示学习方法，近年来在图像分类、目标检测等计算机视觉任务中取得了突破性进展。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，目标跟踪技术发展迅速，各种新方法层出不穷。
尤其是深度学习的引入，为目标跟踪领域注入了新的活力。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题研究的主要内容包括以下几个方面：
1.深入研究深度学习理论和目标跟踪的基本概念，分析深度学习应用于目标跟踪的优势和挑战。
2.研究基于深度学习的目标特征表示方法，探索不同深度神经网络结构对目标特征提取的影响，以及如何学习更具判别力和鲁棒性的目标特征。
3.研究基于深度学习的目标跟踪算法，包括目标模型的建立、目标运动状态的预测、目标外观变化的处理等关键技术，以及如何设计更加高效和实时的跟踪算法。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研：通过查阅国内外相关文献，了解目标跟踪和深度学习的最新研究进展，以及现有目标跟踪算法的优缺点，为本研究提供理论基础和参考方向。
2.数据集构建：收集和整理目标跟踪常用的公开数据集，例如OTB、VOT、LaSOT等，并对数据集进行分析和预处理，为后续实验做好准备。
3.算法设计与实现：基于深度学习理论，设计新的目标跟踪算法，包括目标特征提取网络、目标运动模型、目标外观模型等关键模块。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种新的基于深度学习的目标特征表示方法，能够学习到更具判别力和鲁棒性的目标特征，提高目标跟踪算法的性能。
2.设计一种新的基于深度学习的目标跟踪算法，能够有效解决目标遮挡、光照变化、尺度变化等问题，提高目标跟踪算法的鲁棒性和准确性。
3.对比分析不同深度学习模型在目标跟踪任务中的性能表现，为目标跟踪算法的选择提供参考依据。
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. 孙剑,李磊,邢国樑,等.深度学习研究进展[J].计算机科学,2016,43(03):1-8.
2. 刘峰,李红梅,刘洋.深度学习在目标跟踪中的研究进展与展望[J].计算机应用研究,2018,35(09):2561-2567 2580.
3. 王天瑞,周明全,李玺.深度学习在目标跟踪中的应用综述[J].控制与决策,2018,33(01):1-15 21.
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