1. 本选题研究的目的及意义

近年来，随着计算机视觉技术的快速发展，视频运动目标检测与跟踪作为其重要研究方向之一，受到了学术界和工业界的广泛关注，并在智能监控、自动驾驶、机器人导航、人机交互等领域展现出巨大的应用潜力。

1. 研究目的

2. 本选题国内外研究状况综述

视频运动目标检测与跟踪技术近年来取得了显著进展，成为了计算机视觉领域的研究热点。

1. 国内研究现状

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法，并借助计算机仿真技术进行算法验证和性能评估。

首先，进行文献调研，深入了解视频运动目标检测与跟踪领域的国内外研究现状、主要算法原理、优缺点以及最新研究成果，为本研究奠定理论基础。

其次，针对视频运动目标检测问题，研究经典的背景差分法、帧间差分法、光流法等，并探索基于深度学习的目标检测方法，例如fasterr-cnn、yolo等，分析其在运动目标检测中的应用。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于以下几个方面：
1.提出一种高效、鲁棒的运动目标检测算法，能够在复杂场景下准确地提取运动目标。

2.提出一种稳定、可靠的目标跟踪算法，能够在目标遮挡、光照变化等情况下保持对目标的持续跟踪。

3.探索一种将目标检测与跟踪技术相结合的新方法，构建更加完整、高效的视频分析系统。

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. 刘伟,王立军.视频目标跟踪算法综述[j].电子学报,2021,49(10):2123-2143.

2. 孟庆浩,王卫星,李波,等.基于深度学习的视频运动目标检测与跟踪综述[j].控制与决策,2022,37(07):1619-1635.

3. 谢中华,姜伟,周文罡,等.基于深度学习的视频目标跟踪研究综述[j].计算机应用研究,2020,37(09):2801-2810 2820.