1. 本选题研究的目的及意义
多目标跟踪作为计算机视觉领域中的一个重要研究方向，近年来在自动驾驶、智能监控、机器人导航等领域展现出巨大的应用潜力。
随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的多目标跟踪方法凭借其强大的特征表达能力和优异的性能表现，逐渐成为该领域的研究热点。
本选题旨在深入研究基于深度学习的多目标跟踪方法，探索如何利用深度学习技术提高多目标跟踪的精度和效率，为相关应用领域提供更可靠、更智能的解决方案。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，深度学习技术在多目标跟踪领域取得了显著进展，成为该领域的研究热点。
1. 国内研究现状
国内学者在基于深度学习的多目标跟踪方面开展了大量研究工作，并取得了一系列成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题主要研究内容包括以下几个方面:
1. 主要内容
1.深入研究目标检测网络模型在多目标跟踪中的应用:分析不同目标检测网络模型的优缺点，选择合适的模型进行改进和优化，以提高目标检测的精度和效率。
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:深入研究多目标跟踪和深度学习领域的国内外最新研究成果，了解相关算法、模型和评价指标，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.数据集分析:分析常用的多目标跟踪数据集，了解数据集的特点和难点，为模型训练和评估提供数据基础。
3.模型设计与实现:根据研究内容，设计基于深度学习的多目标跟踪模型，包括目标检测网络、数据关联算法和轨迹管理策略等模块，并使用深度学习框架(如TensorFlow或PyTorch)实现模型。
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.提出一种改进的目标检测网络模型:针对现有目标检测网络模型在多目标跟踪场景下的不足，提出一种改进的模型结构或训练策略，以提高目标检测的精度和效率。
2.设计一种基于深度学习的数据关联算法:探索基于深度度量学习或图神经网络等方法，设计一种高效、鲁棒的数据关联算法，以解决目标遮挡、轨迹交叉等问题。
3.提出一种基于深度学习的轨迹管理策略:利用循环神经网络或强化学习等方法，设计一种能够预测目标未来运动趋势、优化轨迹生成过程的轨迹管理策略，以提高跟踪的连续性和完整性。
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.邢蕾,田学隆,王蒙蒙,等.基于深度学习的多目标跟踪算法综述[J].计算机科学,2022,49(12):132-146.
2.李健,黄文超,祝世雄.深度学习目标跟踪综述[J].智能系统学报,2021,16(03):401-413.
3.李亚峰,杨佳嘉,唐振华,等.基于深度学习的多目标跟踪算法研究进展[J].智能技术与应用,2022,2(02):111-117.
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