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1. 研究目的与意义（文献综述）
1.1 设计的提出及意义
图像或视频中的目标检测,意在基于目标表观和轮廓区域等信息准确地对图像中感兴趣的目标进行定位,即将目标的定位和分类合二为一。对于视频目标而言.它的基本任务是从图像序列中检测出运动信息,简化图像处理过程,得到所需的运动矢量，从而识别与跟踪物体。由于运动目标的正确检测与分割影响着运动目标能否被正确跟踪与分类，所以，视觉目标检测是计算机视觉技术的一个重要部分，也是机器学习与人工智能领域的一项重要研究课题。近年来，虽然在图像处理和模式识别领域中，人脸、车牌等目标检测方法已日趋成熟.但在复杂环 境下，可靠的目标检测算法还有待进一步研究。其原因在于:首先,一些目标是非刚性、多姿态、多角度的物体.如人体目标:其次，含有目标的图像背景一般都是复杂多变的;再次，目标很容易被其他目标或者物体遮挡。因此,通过运用机器学习与模式识别中的相关知识.使计算机能够自动、准确地检测目标,实现鲁棒、快速的目标自动提取和检测显得极为重要。
1.2 国内外研究现状分析：
2. 研究的基本内容与方案
2.1 研究目标
选用keras-yolov3进行目标的检测，并对算法进行调整，使得在开始检测时运动轨迹不会过于偏离，并尝试进行遮挡处理。然后结合卡尔曼滤波进行目标跟踪。
2.2研究的基本内容
3. 研究计划与安排
第1-3周：查询相关文献资料，明确研究内容，了解研究所需要的基础理论。确定方案，完成开题报告。
第4-5周：熟悉掌握基本理论，完成英文资料的翻译，熟悉开发环境。
第6-9周：完成系统的电脑环境搭建，并进行代码编写。
4. 参考文献（12篇以上）
[1] 焦建彬，叶齐祥，韩振军，李策. 视觉目标检测与跟踪. 科学出版社有限责任公司. 2018.
[2] 肖创柏. 数字图像处理. 机械工业出版社.2015.
[3] Zhang, Nana;Wu, Chunxue; Wu, Yan. An improved targettracking algorithm and its applicationin intelligent video surveillance system. MultimediaTools and Applications. 2018. pp:1 – 19.
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