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备受关注的基础性研究课题之一，其目标是在视频序列中持续地定位感兴趣的目标。
目标跟踪技术在智能监控、机器人导航、自动驾驶、人机交互等领域中有着广泛的应用，例如，在自动驾驶系统中，目标跟踪算法可以用于识别和跟踪车辆、行人等目标，为车辆决策提供依据；在智能监控系统中，目标跟踪算法可以用于跟踪可疑目标，实现对目标的持续监控。
近年来，深度学习技术在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了突破性进展，由此推动了目标跟踪技术的发展。
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重要研究方向之一，长期以来受到国内外学者的广泛关注，并取得了丰硕的研究成果。
近年来，深度学习技术的快速发展为目标跟踪领域注入了新的活力，基于卷积神经网络的目标跟踪算法逐渐成为研究热点。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题的研究内容主要包括以下几个方面:
1. 主要内容
1.深入研究目标跟踪的相关理论和方法，分析传统目标跟踪算法的优缺点，探讨深度学习技术应用于目标跟踪的可行性和优势。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法，具体步骤如下：1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解目标跟踪的最新研究进展，特别是基于卷积神经网络的目标跟踪算法，分析现有算法的优缺点，为本研究提供理论基础和参考依据。
2.算法设计阶段：基于卷积神经网络，设计一种高效、鲁棒的目标跟踪算法。
该算法将包括目标特征提取、目标跟踪两个主要模块。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：1.提出一种基于卷积神经网络的目标跟踪算法，该算法能够有效地提取目标的深度特征，并能够应对目标跟踪中常见的挑战。
2.设计一种新的网络结构，以提高目标特征提取的效率和精度。
3.提出一种新的目标跟踪策略，以提高算法的鲁棒性和适应性。
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]邢帅,张晶,李晓明.基于深度学习的目标跟踪算法综述[J].计算机应用研究,2022,39(04):977-986.
[2]王天瑞,荆晓远,王春平,等.基于深度学习的单目标跟踪算法综述[J].控制与决策,2021,36(05):1057-1070.
[3]王强,李亚利,郭雷.基于深度学习的目标跟踪算法研究综述[J].电子学报,2020,48(09):1905-1920.
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