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智能监控系统中运动目标识别技术的研究的中期报告
一、研究背景与意义
随着智能监控系统的广泛应用，运动目标识别技术在系统中的重要性不断凸显。运动目标识别技术可以通过分析视频流中的像素变化，将目标从背景中分离出来，并对其进行跟踪和识别，进而实现对运动目标的监测、定位和跟踪等功能。
然而，当前运动目标识别技术仍存在着一些难题，如对光照变化、阴影、运动模糊等干扰的稳健性不足，对复杂背景下的目标检测难度大等问题。因此，对于智能监控系统而言，如何提高运动目标识别技术的准确性和稳健性，是一个亟待解决的问题。
本文基于该背景，旨在研究智能监控系统中运动目标识别技术的优化方法，以提高系统的监测、定位和跟踪等功能的优化水平。
二、研究内容与方法
本文将重点研究以下两个方面的问题：
1.运动目标检测
对于光照变化、阴影、运动模糊等影响因素，本文将采用卷积神经网络（CNN）对输入图像进行处理，提取目标区域的特征。通过训练优化模型，实现对目标区域的精确检测和提取。
2.运动目标跟踪
针对复杂背景下的目标检测难度大的问题，本文将采用基于模板匹配和卡尔曼滤波的方法进行目标跟踪。模板匹配方法能够在一定程度上识别目标，卡尔曼滤波方法则能够对目标的速度和加速度进行预测，进而能够更加准确地跟踪目标。
三、初步结果与展望
通过模型训练和实验测试，本文已初步取得了一些实验结果。针对运动目标检测任务，本文所提出的CNN模型相较于传统的图像处理方法，在光照变化、阴影、运动模糊等情况下有更好的稳健性表现。在运动目标跟踪任务中，基于模板匹配和卡尔曼滤波的方法，能够较好地跟踪目标，保证目标的位置和速度精度。
未来，本文将进一步完善模型，深入研究运动目标检测和跟踪任务中的关键问题。同时，考虑到系统的实时性和对GPU的需求，本文将优化模型算法，提高其运算效率，进一步提高智能监控系统中运动目标识别技术的优化水平。
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