1. 本选题研究的目的及意义
目标跟踪是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，其目标是在视频序列中对选定的目标进行持续的位置预测和状态估计，即使目标的外观、光照条件或背景发生变化。
该技术在自动驾驶、机器人导航、智能监控、人机交互等领域具有广泛的应用前景。
传统的目标跟踪算法通常依赖于单目摄像头获取的图像信息，容易受到光照变化、遮挡、目标尺度变化等因素的影响，导致跟踪精度和鲁棒性下降。
2. 本选题国内外研究状况综述
目标跟踪作为计算机视觉领域中的一个重要研究方向，近年来取得了显著的进展。
现有的目标跟踪算法可以分为生成式方法和判别式方法两大类。
生成式方法通过构建目标的外观模型，并在后续帧中搜索与该模型最相似的区域来实现跟踪。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.双目视觉基础:研究双目立体视觉的原理、摄像机标定方法和立体匹配算法，为后续的目标跟踪算法设计提供基础。
2.目标特征提取:研究适合目标跟踪的特征提取方法，包括传统的特征提取方法(如HOG、SIFT等)和基于深度学习的特征提取方法，并分析不同特征在目标跟踪中的性能表现。
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:首先，对国内外相关文献进行全面系统的调研，了解双目视觉和目标跟踪领域的最新研究进展、主要算法以及存在的问题等，为本研究提供理论基础和研究方向。
2.算法设计:在调研文献的基础上，针对双目目标跟踪的特点和难点，设计一种高效鲁棒的目标跟踪算法。
具体包括以下步骤：-研究不同的目标特征提取方法，选择合适的特征用于目标表达。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
1.提出一种高效鲁棒的基于双目摄像头的目标跟踪算法，能够有效克服单目目标跟踪算法在光照变化、遮挡、目标尺度变化等方面的不足，提高目标跟踪的精度和鲁棒性。
2.探索深度信息在目标跟踪中的应用，将双目视觉技术与目标跟踪算法相结合，利用深度信息提高目标跟踪的性能。
3.在公开数据集上进行实验验证，并与现有的目标跟踪算法进行比较，验证所提出的算法的有效性和先进性。
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] 孙彪，王坤，张涛，等. 基于改进SiamRPN 的双目目标跟踪算法[J]. 激光与光电子学进展, 2022, 59(17): 1715003.
[2] 王礼高等. 基于改进SiamRPN的双目目标跟踪算法[J]. 计算机工程与应用, 2022, 58(11): 185-192.
[3] 王浩丞，王坤，李俊杰，等. 基于改进特征融合网络的双目目标跟踪算法[J]. 激光与光电子学进展, 2022, 59(24): 2415001.
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