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工程科研课题方案

一、课题背景与意义

目标检测与跟踪技术是计算机视觉领域的重要研究方向，其应用涵盖智能监控、无人驾驶、

人脸识别、机器人技术等多个领域。近年来，随着深度学习技术的发展，目标检测与跟踪

技术也取得了许多突破性成果，例如YOLO、FasterR-CNN、DeepSORT等算法，使得目

标检测与跟踪在复杂场景下的性能得到了大幅提升。

然而，目标检测与跟踪技术在实际应用中仍存在一些问题，如对小尺寸目标的检测精度、

多目标跟踪的效果、复杂场景下的实时性等方面还有待进一步研究。因此，对于目标检测

与跟踪技术进行深入研究，针对现有技术的不足之处进行改进和优化，具有重要的理论和

实践意义。

二、课题研究内容

1.目标检测算法的研究与改进

本课题将综合当前主流的目标检测算法，包括YOLO、FasterR-CNN、SSD等，对其原理

进行深入分析，找出其在小尺寸目标检测、复杂场景下的性能等方面存在的问题，并结合

深度学习技术，提出相应的改进方案，以提高目标检测算法的性能和效果。

2.多目标跟踪算法的研究与改进

针对目前多目标跟踪算法在复杂场景下的效果不佳的问题，本课题将对深度学习中常用

的多目标跟踪算法进行研究，如DeepSORT、MOT等，通过改进算法的模型结构和跟踪策

略，提高多目标跟踪算法在复杂场景下的鲁棒性和准确性。

3.基于深度学习的目标检测与跟踪系统设计与实现

结合上述研究内容，本课题将设计并实现一个基于深度学习的目标检测与跟踪系统原型，

该系统将综合目标检测和跟踪算法的优势，具备对小尺寸目标的精准检测和在复杂场景下

的稳定跟踪能力，为实际应用提供有效的解决方案。

三、研究方法与技术路线

1.目标检测算法改进方法

分析已-有目标检测算法的优缺点，确定需改进的方向

基-于深度学习技术，设计改进的目标检测模型

在-公开数据集上进行实验验证，比较新模型与传统算法的性能

2.多目标跟踪算法改进方法

分析已有多目标跟踪算法的不足之处，确定改进策略-

设计改进的多目标跟踪算法模型，提高跟踪的准确性和稳定性-

基于公开的跟踪数据集进行实验验证，评估改进算法的性能-

3.目标检测与跟踪系统的设计与实现

结合已有的改进算法，设计目标检测与跟踪系统的整体架构-

针对系统的核心模块进行开发，实现系统的关键功能-

在实际场景中进行测试与验证，评估系统的实际效果-

四、预期成果与应用前景

1.在目标检测方面，预计能够设计出一种对小尺寸目标检测效果更好、对复杂场景具有更

高稳定性的新型算法，使得目标检测在实际应用中能够更加广泛地应用于各种场景。

2.在多目标跟踪方面，预计能够设计出一种在复杂场景下具有更高鲁棒性的多目标跟踪算

法，为智能监控、无人驾驶、安防等领域提供更可靠的解决方案。

3.设计与实现基于深度学习的目标检测与跟踪系统，预计能够为实际应用场景提供更稳定、

更精准的目标检测与跟踪解决方案，为相关领域的发展提供有力支持。

五、研究计划与进度安排

1.第一年

开-展相关文献调研，深入了解目标检测与跟踪技术的必威体育精装版发展动态

分析现有目标检测与跟踪算法的-优缺点，确定研究方向和改进策略

设计-并实现基于深度学习的小尺寸目标检测算法模型，进行实验验证

2.第二年

设计-并实现改进的多目标跟踪算法模型，评估其在复杂场景下的性能

确定目标检测与跟踪系统的整体架构，-并开始系统的核心模块开发

3.第三年

完-成目标检测与跟踪系统的各个模块的开发工作

在实际场景中进行系统测试与验证，评估系统的实际效果-