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视频中的稀疏多目标跟踪和轨迹异常检测研究的开题报告
一、研究背景
在现代社会中，视频监控技术已经广泛应用于公共安全、交通管理等领域。随着技术的不断更新和进步，视频监控系统的性能得到了显著的提高。但是，在实际应用中，视频监控系统面临着各种各样的问题，其中最重要的就是如何解决复杂环境下的目标跟踪问题。
针对视频监控中的目标跟踪问题，传统的方法主要采用基于模板匹配的方法，这种方法的结果受到目标形态、光照条件、背景变化等因素的影响，跟踪效果较为困难。因此，研究如何提高视频目标跟踪的准确性和鲁棒性，对于实现更加高效的视频监控系统具有重要的意义。
近年来，基于深度学习的目标跟踪方法逐渐受到关注，取得了较好的成果。这些方法主要采用卷积神经网络（CNN）实现目标检测和跟踪，但是这些方法存在模型复杂、计算量大、训练数据不充分等问题，导致应用受到限制。
因此，本研究将探索一种基于稀疏表示和轨迹异常检测的多目标跟踪方法，旨在提高视频监控系统中的目标跟踪效果。
二、研究内容和目标
本研究将从以下几个方面展开：
1.研究稀疏表示方法在视频监控中的应用，探索如何利用稀疏特征提取目标信息，并辅助目标跟踪。
2.提出一种稀疏多目标跟踪算法，结合匹配追踪和在线更新机制，实现对多目标的高效跟踪。
3.探究轨迹异常检测技术的应用，利用异常检测算法对视频监控中的目标轨迹进行分析，从而实现目标异常行为的检测和报警功能。
本研究的目标是在提高目标跟踪准确性的基础上，实现对目标异常行为的检测和报警功能，为实际应用提供可靠的技术支持。
三、研究方法和步骤
1.分析视频监控中存在的目标跟踪问题，探究传统目标跟踪方法的优缺点。
2.研究稀疏表示方法，借鉴相关文献，分析稀疏表示方法在目标跟踪中的应用。
3.基于稀疏表示方法，提出一种稀疏多目标跟踪算法，实现对视频监控场景中多目标的高效跟踪。
4.探究轨迹异常检测技术，分析轨迹异常检测算法在视频监控中的应用，设计适合的轨迹异常检测算法。
5.结合稀疏多目标跟踪算法和轨迹异常检测技术，构建多目标跟踪系统，并进行实验验证和效果评估。
四、研究意义
本研究将探索稀疏多目标跟踪和轨迹异常检测技术在视频监控中的应用，旨在提高视频监控系统的目标跟踪效果，并实现对目标异常行为的检测和报警功能。具体意义如下：
1.提高视频监控系统的目标跟踪准确率和鲁棒性，为实际应用提供更加可靠的技术支持。
2.借鉴稀疏表示方法的思想，探索新的目标特征提取方法和匹配追踪算法，对于目标跟踪问题的解决有一定的启示作用。
3.探究轨迹异常检测技术在视频监控中的应用，实现对目标异常行为的检测，具有一定的研究创新性和实际应用价值。
五、预期成果
本研究预期能够实现以下成果：
1.提出一种基于稀疏表示和轨迹异常检测的多目标跟踪方法，实现对多目标的高效跟踪。
2.实现多目标跟踪系统，并进行实验验证和效果评估，以验证新方法的有效性和实用性。
3.发表相关研究论文，向学术界和工业界介绍新方法的思路和应用场景。
4.为实际应用提供技术支持，促进视频监控技术的发展和进步。