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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

卡尔曼滤波由一系列递归数学公式描述。它们提供了一种高效可计算的方法来估计过程的状态，并使估计均方误差最小，目前已成为推广研究和应用的主题，尤其是在自主或协助导航领域。卡尔曼滤波应用广泛且功能强大：它可以估计信号的过去和当前状态，甚至能估计将来的状态，即使并不知道模型的确切性质。但是现实生活中并不是所有系统都是线性的，非线性系统的滤波问题广泛存在于目标跟踪、无线通信、工业自动控制、导航、金融等领域。在实际非线性系统中，系统噪声统计特性通常未知或者具有时变性，只有正确估计系统的统计噪声，才能提高对非线性系统的建模和预报能力，对噪声统计估计的需求可见一斑。

国内外研究现状

英国雷丁大学已经开展了对车辆和行人的跟踪及其交互作用识别的相关研究;一些国际性的企业也正在逐步将基于视觉的手势识别借口应用到商业领域中; 国外的研究还有多传感器监控，以及飞行器监控，如对分析和处理从热气球上拍摄到的视频图像。国外还有很多关于图像算法和视频研究的期刊杂志,这些杂志集中着最先进的图像技术，为图像处理技术研究者提供了参考对象，杂志的影响力也激励人们对图像处理技术方面进行研究,计算机视觉、图像处理新技术都是这些杂志期刊中很重要的内容之一。还有一些重要的国际会议，都为图像处理、计算机视觉领域的研究人员提供了很好的交流平台。这些研究者与研究机构对该领域的技术发展作出了卓越的贡献。

2. 研究的基本内容

(1) 了解运动目标跟踪算法和卡尔曼滤波的研究背景及其意义，查询基于卡尔曼滤波的目标跟踪算法的研究在国内外的研究现状。

(2)学习并掌握目标跟踪算法，完成目标跟踪以及检测，完成卡尔曼滤波的递归公式推导。

(3)最后经过matlab仿真验证算法的有效性和可行性，对实验结果进行仔细分析，总结出来算法的跟踪准确性和优劣性。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

1. 查找相关资料，熟悉毕业论文的相关主要内容，明确课题设计任务，根据任务书，着手收集相关文献资料，完成开题报告、外文翻译等工作。

2. 熟悉matlab编程软件的使用，结合设计任务的具体要求，进行算法的初步学习和研究。

3. 完成目标检测、目标跟踪程序，并进行调试，确定算法，得到实验效果，然后整理相关的文献资料。

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   4. 参考文献

   [1] 章毓晋图像理解与计算机视觉[m].北京清华大学出版社.2004 1-3,45-58

   [2]tinkuacharya.ajoy k.principles and applications[m].ray.image processing:wiley-interscience 2005.

   [4] 王宇，程耀瑜，基于卡尔曼滤波原理运动目标跟踪[1],信息技术，2008: 48-51

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