基于特征幀構(gòu)建的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法的研究的開題報(bào)告一、研究背景與意義隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展和普及，人們?cè)诎卜?、無(wú)人駕駛、視頻監(jiān)控等領(lǐng)域?qū)\(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的需求越來(lái)越高。而運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)是實(shí)現(xiàn)這些應(yīng)用的基礎(chǔ)和關(guān)鍵。目前，運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)已經(jīng)取得了一定的進(jìn)展和成果，但是在復(fù)雜場(chǎng)景下和大規(guī)模目標(biāo)檢測(cè)方面仍存在諸多挑戰(zhàn)和問題。因此，本研究擬基于特征幀構(gòu)建運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法，解決復(fù)雜場(chǎng)景下和大規(guī)模目標(biāo)檢測(cè)問題，提高運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確率和效率，具有一定的研究意義和應(yīng)用價(jià)值。二、研究?jī)?nèi)容1.研究特征幀的提取方法，選擇相應(yīng)的特征提取算法和模型，如局部二值模式（LBP）、霍夫梯度直方圖（HOG）等。2.建立運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)模型，利用深度學(xué)習(xí)方法進(jìn)行模型優(yōu)化。3.研究運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤技術(shù)，提高運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤準(zhǔn)確率。4.針對(duì)大規(guī)模目標(biāo)檢測(cè)問題，探究分布式目標(biāo)檢測(cè)算法，提高檢測(cè)速度和效率。三、研究方法1.文獻(xiàn)調(diào)研：對(duì)相關(guān)領(lǐng)域的研究成果和現(xiàn)狀進(jìn)行全面了解和歸納，確定研究方向和內(nèi)容。2.算法設(shè)計(jì)：設(shè)計(jì)特征提取算法、建立運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)模型、優(yōu)化模型和研究分布式目標(biāo)檢測(cè)算法。3.實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證：在公開數(shù)據(jù)集上進(jìn)行模型性能評(píng)估，并與已有算法進(jìn)行比較驗(yàn)證。四、預(yù)期結(jié)果本研究擬實(shí)現(xiàn)基于特征幀構(gòu)建的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法，并在公開數(shù)據(jù)集上進(jìn)行評(píng)估，目標(biāo)達(dá)到以下預(yù)期成果：1.實(shí)現(xiàn)基于特征幀的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法，提高準(zhǔn)確率和效率。2.實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤技術(shù)，提高運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤準(zhǔn)確率。3.探究分布式目標(biāo)檢測(cè)算法，提高檢測(cè)速度和效率。4.在公開數(shù)據(jù)集上進(jìn)行評(píng)估，并與已有算法進(jìn)行比較驗(yàn)證。五、研究難點(diǎn)1.設(shè)計(jì)可靠的特征提取算法，提高運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確率。2.解決復(fù)雜場(chǎng)景下和大規(guī)模目標(biāo)檢測(cè)問題。3.實(shí)現(xiàn)并優(yōu)化運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤技術(shù)。4.探究分布式目標(biāo)檢測(cè)算法，提高檢測(cè)速度和效率。六、研究進(jìn)度安排第一年：1.文獻(xiàn)調(diào)研、相關(guān)技術(shù)學(xué)習(xí)，完成開題報(bào)告。2.設(shè)計(jì)特征提取算法，構(gòu)建運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)模型。3.完成基礎(chǔ)的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。第二年：1.實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤技術(shù)，進(jìn)行模型優(yōu)化。2.探究分布式目標(biāo)檢測(cè)算法，提高檢測(cè)速度和效率。3.完成實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，撰寫論文。第三年：1.實(shí)現(xiàn)基于特征幀的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法。2.在公開數(shù)據(jù)集上進(jìn)行評(píng)估，并與已有算法進(jìn)行比較驗(yàn)證。3.修訂論文，準(zhǔn)備答辯。七、參考文獻(xiàn)[1]趙寧寧,等.基于紅外圖像和脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè).自動(dòng)化學(xué)報(bào),2020,46(6):1135-1144.[2]ShiZ,LiX,YeY,etal.AComparativeStudyofObjectDetectionwithTransferLearningforMotionDetection.IEEEAccess,2020,8:214042-214051.[3]NiuL,TanX.ActionRecognitionbyIncoherentDictionaryLearni